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Evaluation von Machine Learning Methoden zur Klassifikation von Wasserflächen kleiner Moorgebiete auf Basis von Satellitenbilddaten gezeigt am Beispiel des Leegmoors
Julian Neisius
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Kartographie und Geoinformation
Betreuer*in
Andreas Riedl
DOI
10.25365/thesis.76021
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-14713.69468.307458-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit soll die beste Methode zur Klassifizierung von Wasserflächen in kleineren Moorgebieten in Deutschland herausfinden. Exemplarisch wird hierfür das Leegmoor als Testgebiet verwendet, da auf dieser Fläche seit den 80er Jahren Versuche zur Renaturierung von abgetorften Moorflächen durchgeführt werden und somit die Fläche und ihre Eigenschaften sehr gut bekannt sind. Die Arbeit untersucht dabei welcher Algorithmus, welche Satellitendaten und welche Software sich für die Umsetzung am besten eignen. Nach einer Vorauswahl von vier Algorithmen werden anhand dieser ein Accuracy Assessment vorgenommen und so die geeignetste Methode für die Klassifikation der Wasserflächen gefunden.
Abstract
(Englisch)
The aim of this work is to find the best method for classifying water areas in smaller wetlands in Germany. As an example, the Leegmoor is used as a test area, as experiments on the renaturalisation of drained wetlands have been carried out on this area since the 1980s. The area and its characteristics are therefore well known. The work analyses which algorithm, which satellite data and which software are best suited for implementation. After a pre-selection of four algorithms, an accuracy assessment is carried out on the basis of these and thus the most suitable method for the classification of the water areas is found.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Fernerkundung Moor
Schlagwörter
(Englisch)
Machine Learning
Autor*innen
Julian Neisius
Haupttitel (Deutsch)
Evaluation von Machine Learning Methoden zur Klassifikation von Wasserflächen kleiner Moorgebiete auf Basis von Satellitenbilddaten gezeigt am Beispiel des Leegmoors
Paralleltitel (Englisch)
Evaluation of machine learning methods for the classification of water areas of small peatlands based on satellite image data using the example of the Leegmoor
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
57 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Andreas Riedl
Klassifikation
74 Geographie > 74.48 Geoinformationssysteme
AC Nummer
AC17209814
Utheses ID
71398
Studienkennzahl
UA | 066 | 856 | |