Maschinelles Lernen: Wege zur automatisierten Klassifizierung von Georadardaten
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Artikelnummer
01252_2024_07-08_06
In diesem Fachbericht werden die Anwendung von Supervised Learning- und Unsupervised Learning-Verfahren bei Interpretation und Klassifizierung von Georadardaten vorgestellt. Es werden die verschiedenen, in diesem Bereich eingesetzten Techniken und Ansätze erläutert und deren Potenzial für die Untergrunderkundung mit besonderem Fokus auf die Anwendung zur Leitungs- und Rohrdetektion beschrieben. Dies trägt dazu bei, die reichhaltigen Informationen, die Georadardaten bieten, optimal zu nutzen und neue Erkenntnisse über, ansonsten nur schwer zu erfassende Strukturen im Untergrund zu gewinnen.
Autoren | Von Niklas Allroggen |
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Erscheinungsdatum | 01.08.2024 |
Format | |
Verlag | Vulkan-Verlag GmbH |
Seitenzahl | 4 |
Titel | Maschinelles Lernen: Wege zur automatisierten Klassifizierung von Georadardaten |
Beschreibung | In diesem Fachbericht werden die Anwendung von Supervised Learning- und Unsupervised Learning-Verfahren bei Interpretation und Klassifizierung von Georadardaten vorgestellt. Es werden die verschiedenen, in diesem Bereich eingesetzten Techniken und Ansätze erläutert und deren Potenzial für die Untergrunderkundung mit besonderem Fokus auf die Anwendung zur Leitungs- und Rohrdetektion beschrieben. Dies trägt dazu bei, die reichhaltigen Informationen, die Georadardaten bieten, optimal zu nutzen und neue Erkenntnisse über, ansonsten nur schwer zu erfassende Strukturen im Untergrund zu gewinnen. |
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