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- W327652565 abstract "Es gibt inzwischen Fernerkundungsdatenzeitreihen, die weltweit flachendeckend uber einen langeren Zeitraum zur Verfugung stehen. Damit eignen sie sich fur Monitoringaufgaben zur Verbesserung des globalen Prozessverstandnisses. Im Laufe der Missionsdauer der entspre-chenden Fernerkundungssysteme wurden und werden verschiedene Auswertealgorithmen und mogliche Zusatzdaten wie Land-Wasser-Masken in immer besserer Qualitat entwickelt (CARROLL ET AL., 2009). Wassermasken sind nicht nur hilfreich, um Wasserflachen in Fernerkundungsdaten moglichst sicher zu erkennen (LEHNER & DOLL, 2004), sondern um sie auch von anderen dunkel erscheinenden Flachen (JUSTICE ET AL., 2002), sowohl Wol-ken- und Gelandeschatten, Waldflachen und verbrannten Flachen moglichst sicher zu un-terscheiden. Mit dieser Arbeit wird das Grundprinzip eines selbstlernenden Verfahrens vorgestellt, das auf der Basis verbesserter statischer Wassermasken (USGS, 2003) und der Nutzung zweier dynamischer Klassifikationsverfahren beruht, das weiterhin stabile Was-serpixel identifiziert und mit deren spektralen Eigenschaften mittlere Werte ableitet. Mit deren Hilfe konnen weitere sichere Wasserpixel identifiziert werden." @default.
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