Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1323043985 |
| Titel | Fernerkundung und maschinelles Lernen zur Erfassung von urbanem Grün - Eine Analyse am Beispiel der Verteilungsgerechtigkeit in Deutschland / Matthias Johann Weigand ; Gutachter: Stefan Dech, Hannes Taubenböck, Jürgen Rauh |
| Person(en) |
Weigand, Matthias Johann (Verfasser) Dech, Stefan (Gutachter) Taubenböck, Hannes (Gutachter) Rauh, Jürgen (Gutachter) |
| Verlag | Würzburg : Universität Würzburg |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, Würzburg, Universität Würzburg, 2023 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-349610 DOI: 10.25972/OPUS-34961 |
| URL | https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/34961 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter |
Geografie ; Fernerkundung ; Maschinelles Lernen ; Deep learning ; Verteilungsgerechtigkeit ; Umweltgerechtigkeit Deutschland* ; Maschinelles Lernen* ; Grünplanung* ; Stadt* ; Grünfläche* ; Nachhaltigkeit* ; Stadtgrün* (*maschinell ermittelt) |
| Sachgruppe(n) | 333.7 Natürliche Ressourcen, Energie und Umwelt |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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