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In diesem Beitrag wird eine Methodik zur Berechnung der Bodenversiegelung vorgestellt, bei der eine Kombination von Vektordaten und Luftbildern zum Einsatz kommt. Als Basis dienen insbesondere Falschfarben-Infrarotbilder. Mit einer Datenkombination sollen individuelle Stärken der Daten genutzt und Schwächen minimiert werden. Die Berechnung wird mit einem selbst entwickelten Python-Skript realisiert, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Die Ergebnisse der Analyse können flächenscharf dargestellt werden. Probleme, die aus Besonderheiten der Eingangsdaten und deren Qualität resultieren, werden aufgezeigt und diskutiert. |
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Barron, Christopher, Versiegelung im Stadtraum flächenscharf berechnen – Herausforderungen einer GIS-basierten Analyse, Berlin Rhombos-Verlag 2019, txt, nc, Online-Ausg. 2020 Online-Ressource (Text) Sächsische Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek Dresden, In diesem Beitrag wird eine Methodik zur Berechnung der Bodenversiegelung vorgestellt, bei der eine Kombination von Vektordaten und Luftbildern zum Einsatz kommt. Als Basis dienen insbesondere Falschfarben-Infrarotbilder. Mit einer Datenkombination sollen individuelle Stärken der Daten genutzt und Schwächen minimiert werden. Die Berechnung wird mit einem selbst entwickelten Python-Skript realisiert, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Die Ergebnisse der Analyse können flächenscharf dargestellt werden. Probleme, die aus Besonderheiten der Eingangsdaten und deren Qualität resultieren, werden aufgezeigt und diskutiert., Bodenversiegelung, Gis, Konferenzschrift, text/html https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-722861 Online-Zugriff |
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Barron, Christopher, Versiegelung im Stadtraum flächenscharf berechnen – Herausforderungen einer GIS-basierten Analyse, In diesem Beitrag wird eine Methodik zur Berechnung der Bodenversiegelung vorgestellt, bei der eine Kombination von Vektordaten und Luftbildern zum Einsatz kommt. Als Basis dienen insbesondere Falschfarben-Infrarotbilder. Mit einer Datenkombination sollen individuelle Stärken der Daten genutzt und Schwächen minimiert werden. Die Berechnung wird mit einem selbst entwickelten Python-Skript realisiert, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Die Ergebnisse der Analyse können flächenscharf dargestellt werden. Probleme, die aus Besonderheiten der Eingangsdaten und deren Qualität resultieren, werden aufgezeigt und diskutiert., Bodenversiegelung, Gis, Konferenzschrift |
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