Zusammenfassung
Im Projekt RESEDA**, das im Auftrag des Landes Baden-Württemberg und der Siemens Nixdorf Informationssysteme AG am Forschungsinstitut für anwendungsorientierte Wissensverarbeitung (FAW) in Ulm durchgeführt wird, werden wissensbasierter Methoden zur Fernerkundung der Umwelt erforscht, entwickelt und erprobt. Es wurde eine integrierte Arbeitsumgebung zur Auswertung von Rasterbilddaten der Erdoberfläche aufgebaut, die ein Bildverarbeitungssystem, ein geographisches Informationssystem und ein Expertensystem umfaßt. In Zusammenarbeit mit Fachbehörden aus dem Geschäftsbereich des Umweltministeriums Baden-Württemberg wurden konkrete Benutzeranforderungen abgeleitet und die entwickelten Techniken prototypisch angewandt.
Abstract
Knowledge-Based Methods for Remotely Sensing Environmental Features: Development and Prototypical Application. The RESEDA (Remote Sensor Data Analysis) project is conducted at the FAW Research Institute for Applied Knowledge Processing in Ulm. It is supported by the State of Baden-Württemberg and by Siemens Nixdorf Informationssysteme AG. The global objective of the project is to research, develop, and evaluate knowledge-based methods for remotely sensing environmental features. A working environment for the analysis of remote sensing data has been established which integrates an image-processing system, a geographic information system and an expert system. The specification of the system requirements and the evaluation of the techniques developed is performed in the context of an environmental program of the State Government.
Der Name des Projekts ist aus der englischen Bezeichnung „REmote SEnsor Data Analysis“, d.h. Analyse von Fernerkundungsdaten, abgeleiter.
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Riekert, WF., Mutz, M. (1991). Entwicklung und prototypische Anwendung wissensbasierter Methoden zur Fernerkundung der Umwelt. In: Hälker, M., Jaeschke, A. (eds) Informatik für den Umweltschutz / Computer Science for Environmental Protection. Informatik-Fachberichte, vol 296. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-77164-4_48
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