يعرض 1 - 5 نتائج من 5 نتيجة بحث عن '"Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen"', وقت الاستعلام: 0.39s تنقيح النتائج
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    Academic Journal
    Bereitstellung von freien Geodaten (OpenData) mit STAC beim LGLN ; Provision of free spatial data (open data) with STAC at LGLN

    المؤلفون: Pinkert, Katrin, Wohlfahrt, Ralf

    مصطلحات موضوعية: article, ddc:520, Offene Standards, STAC (SpatioTemporal Asset Catalog), Beschreibungssprache, Raumdaten, Geodaten, Durchführungsverordnung zu Hochwertigen Datensätzen, DVO-HVD, Open Data, OpenGeoData, Katalogisierung, API, STAC-API, Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen, open standards, description language, spatial data, Implementing Regulation On High-Value Datasets, cataloging, application programming-interface

    وصف الملف: 1 Online-Ressource (Seite 17-18, 54,92 kB) : 1 Textdatei (PDF)

    Relation: FOSSGIS 2024, in Hamburg, 20.-23. März 2024; FOSSGIS 2024, in Hamburg, March 20-23, 2024; urn:nbn:de:0307-20240419-003-4; https://files.fossgis.de/Konferenz/2024/fossgis_tagungsband_2024_digital.pdf; https://www.fossgis-konferenz.de/2024/; http://uri.gbv.de/document/gvk:ppn:1887333258; https://doi.org/10.48711/20240423-001; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240423-001-1; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001012; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001012; https://pretalx.com/fossgis2024/talk/HPLTPQ/

    الاتاحة: https://doi.org/10.48711/20240423-001
    https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240423-001-1
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001012
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001012
    https://pretalx.com/fossgis2024/talk/HPLTPQ/

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    Skalierbare Geodatenverarbeitung in der Cloud mit Argo Workflows ; Scalable geodata processing in the cloud with Argo Workflows

    المؤلفون: Diehl, Frederik, Bach, Holger

    مصطلحات موضوعية: article, ddc:520, Daten, Datenbank, Datenprozessierung, amtlichen Geodaten, Datenverarbeitung, Cloud Computing, Cloud-Umgebung, Künstliche Intelligenz, KI, KI-Anwendung, Kubernetes, Argo Workflows, Skalierbarkeit, Orchestrierung, Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen, data, database, data processing, official geodata, data-processing, cloud environment, artificial intelligence, AI, AI application, scalability, orchestration

    وصف الملف: 1 Online-Ressource (Seite 122, 33,06 kB) : 1 Textdatei (PDF)

    Relation: FOSSGIS 2024, in Hamburg, 20.-23. März 2024; FOSSGIS 2024, in Hamburg, March 20-23, 2024; urn:nbn:de:0307-20240419-003-4; https://files.fossgis.de/Konferenz/2024/fossgis_tagungsband_2024_digital.pdf; https://www.fossgis-konferenz.de/2024/; http://uri.gbv.de/document/gvk:ppn:1887333258; https://doi.org/10.48711/20240502-001; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240502-001-3; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001047; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001047; https://pretalx.com/fossgis2024/talk/WMFUGA/

    الاتاحة: https://doi.org/10.48711/20240502-001
    https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240502-001-3
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001047
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001047
    https://pretalx.com/fossgis2024/talk/WMFUGA/

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    KI-Gebäudeerkennung: Deep-Learning-Modelle zur Aktualisierung der ALKIS-Gebäude ; AI building detection: deep learning models for updating ALKIS buildings

    المؤلفون: Bostelmann, Jonas, Giesen, Birger, Schmidt, Valentina

    مصطلحات موضوعية: article, ddc:520, Daten, Datenbank, Datenprozessierung, automatisierte Gebäudeerkennung, Digitale Orthophotos (DOP), Künstliche Intelligenz, KI, Deep learning, Deep-Learning-Modelle, Katasteramt, Amtliches Liegenschaftskataster-Informationssystem (ALKIS), Open Source, Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen, data, database, data processing, automated building detection, artificial intelligence, AI, deep learning models, land-registry office, Authoritative Real Estate Cadastre Information System (ALKIS)

    وصف الملف: 1 Online-Ressource (Seite 160, 33,79 kB) : 1 Textdatei (PDF)

    Relation: FOSSGIS 2024, in Hamburg, 20.-23. März 2024; FOSSGIS 2024, in Hamburg, March 20-23, 2024; urn:nbn:de:0307-20240419-003-4; https://files.fossgis.de/Konferenz/2024/fossgis_tagungsband_2024_digital.pdf; https://www.fossgis-konferenz.de/2024/; http://uri.gbv.de/document/gvk:ppn:1887333258; https://doi.org/10.48711/20240507-003; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240507-003-2; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001064; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001064; https://pretalx.com/fossgis2024/talk/JAS9RR/

    الاتاحة: https://doi.org/10.48711/20240507-003
    https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240507-003-2
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001064
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001064
    https://pretalx.com/fossgis2024/talk/JAS9RR/

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  4. 4
    Academic Journal
    Evaluierung von Hausumringen: ALKIS, OSM, Microsoft und unsere KI im Vergleich ; Evaluation of house perimeters: ALKIS, OSM, Microsoft and our AI in comparison

    المؤلفون: Sanner, Lukas, Engel, Mike

    مصطلحات موضوعية: article, ddc:520, Daten, Datenbank, Datenprozessierung, automatisierte Gebäudeerkennung, Digitale Orthophotos (DOP, Künstliche Intelligenz, KI, Katasteramt, Amtliches Liegenschaftskataster-Informationssystem (ALKIS), Hausumringe, Metriken, Intersection over Union (IoU), Mean Average Precision, F1-Score, GeoPandas, OpenStreetMap, OSM, Microsofts Building Footprints, Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen, data, database, data processing, automated building detection, artificial intelligence, AI, land-registry office, Authoritative Real Estate Cadastre Information System (ALKIS), house perimeters

    جغرافية الموضوع: Niedersachsen, Lower Saxony, 009.166670 052.833330

    وصف الملف: 1 Online-Ressource (Seite 164, 36,87 kB) : 1 Textdatei (PDF)

    Relation: FOSSGIS 2024, in Hamburg, 20.-23. März 2024; FOSSGIS 2024, in Hamburg, March 20-23, 2024; urn:nbn:de:0307-20240419-003-4; https://files.fossgis.de/Konferenz/2024/fossgis_tagungsband_2024_digital.pdf; https://www.fossgis-konferenz.de/2024/; http://uri.gbv.de/document/gvk:ppn:1887333258; https://doi.org/10.48711/20240508-002; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240508-002-2; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001068; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001068; https://pretalx.com/fossgis2024/talk/TJQQ8L/

    الاتاحة: https://doi.org/10.48711/20240508-002
    https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240508-002-2
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001068
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001068
    https://pretalx.com/fossgis2024/talk/TJQQ8L/

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  5. 5
    Academic Journal
    Workflow zur Erstellung von Trainingsdaten für die KI-Gebäudeerkennung ; Workflow for creating training data for AI building detection

    المؤلفون: Bostelmann, Jonas

    مصطلحات موضوعية: article, ddc:520, Daten, Datenbank, Datenprozessierung, automatisierte Gebäudeerkennung, Digitale Orthophotos (DOP), Trainingsdaten, Künstliche Intelligenz, KI, Deep learning, Deep-Learning-Modelle, Katasteramt, Amtliches Liegenschaftskataster-Informationssystem (ALKIS), Open Source, Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen, data, database, data processing, automated building detection, training data, artificial intelligence, AI, deep learning models, land-registry office, Authoritative Real Estate Cadastre Information System (ALKIS)

    وصف الملف: 1 Online-Ressource (Seite 225, 36,97 kB) : 1 Textdatei (PDF)

    Relation: FOSSGIS 2024, in Hamburg, 20.-23. März 2024; FOSSGIS 2024, in Hamburg, March 20-23, 2024; urn:nbn:de:0307-20240419-003-4; https://files.fossgis.de/Konferenz/2024/fossgis_tagungsband_2024_digital.pdf; https://www.fossgis-konferenz.de/2024/; http://uri.gbv.de/document/gvk:ppn:1887333258; https://doi.org/10.48711/20240523-002; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240523-002-0; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001104; https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001104; https://pretalx.com/fossgis2024/talk/7S3JKU/

    الاتاحة: https://doi.org/10.48711/20240523-002
    https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0307-20240523-002-0
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/receive/kartdok_mods_00001104
    https://kartdok.staatsbibliothek-berlin.de/servlets/MCRZipServlet/kartdok_mods_00001104
    https://pretalx.com/fossgis2024/talk/7S3JKU/

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