Zobrazeno 1 - 10
of 38
pro vyhledávání: '"D. Laefer"'
Publikováno v:
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol X-4-W2-2022, Pp 21-28 (2022)
Harvesting usable and meaningful disaster-related, spatio-temporal data at a highly granular level poses major challenges in its cleaning and aggregation. This paper presents a strategy related to those challenges with respect to individual behavior
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c398bdeac25f488bbfa84d81329e1afe
Publikováno v:
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol X-4-W3-2022, Pp 143-150 (2022)
State-of-the-art remote sensing image management systems adopt scalable databases and employ sophisticated indexing techniques to perform window and containment queries. Many rely on space-filling curve (SFC) based index techniques designed for key-v
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6aa0263f1c004b3fbad95bc83e865a1b
Publikováno v:
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol VIII-4-W2-2021, Pp 1-4 (2021)
3D GeoInfo 2021, the 16th GeoInfo conference, is an annual ISPRS workshop offering a forum for leading international decision makers and prominent voices in the field of 3D Geoinformation across the academic, commercial, and public sectors. The 2021
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f6dc83ae416247a48a7b44e2bca98b85
Publikováno v:
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol VIII-4-W2-2021, Pp 75-82 (2021)
Point density is an important property that dictates the usability of a point cloud data set. This paper introduces an efficient, scalable, parallel algorithm for computing the local point density index, a sophisticated point cloud density metric. Co
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/36f66eed76fd4faf91f36e3d19f5d8a1
Publikováno v:
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol XLVI-4-W4-2021, Pp 101-106 (2021)
Classifying objects within aerial Light Detection and Ranging (LiDAR) data is an essential task to which machine learning (ML) is applied increasingly. ML has been shown to be more effective on LiDAR than imagery for classification, but most efforts
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/adf0cd077aa149af9b65eee87af5bc63
Publikováno v:
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol XL-3/W3, Pp 527-534 (2015)
Over the last decade, several automatic approaches have been proposed to extract and reconstruct 2D building footprints and 2D road profiles from ALS data, satellite images, and/or aerial imagery. Since these methods have to date been applied to vari
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ec0c382aaddb49f8b596e941c36bcbcc
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.