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Spatial Segmentation Algorithm for Stratified Random Sample considering geometric circumstances

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abwägen ob man den auch als lag über rasch von der nicht gleich aber man hat aber
hatte ich werde es aber es hat sich aber auch Error im logischen Besprechung wo ist der Schutz der Motor treibt den Zugriff auf Daten der wirklich versteht machen wollte der Vorschlag nicht mehr bei Orange gibt gekommen richtig schaffe ich grundsätzlich für die Borussia macht das ja auch nicht auf allen Seiten Bauch wohl noch eine Ordnung und das stimmt auch aber das Wort nicht vom Menschen gekommen
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was hat geklappt die ob doch auch wird ich hoffe auf eine Antwort hat
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um den guten Mann zu kommen und doch auch warten auf das ich war erwischt werden wenn ich das habe hatten doch das Werk
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Algorithmus
Zufallszahlen
Einheit <Mathematik>
Stichprobe
Räumliche Anordnung
Große Vereinheitlichung
Computeranimation
Algorithmus
Zufallszahlen
Stichprobe
Räumliche Anordnung
Computeranimation
Sondierung
Präprozessor
Konditionszahl
Gebäude <Mathematik>
Zugriff
Computeranimation
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Einheit <Mathematik>
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Stichprobenplan
Stichprobe
Energiedichte
Web Site
Gebäude <Mathematik>
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Datenhaltung
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Lineare Regression
Sondierung
Stichprobenplan
Stichprobe
Gebäude <Mathematik>
Web Site
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Einheit <Mathematik>
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Statistische Analyse
Konditionszahl
Flächeninhalt
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Streuungsdiagramm
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Lineare Regression
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Einheit <Mathematik>
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Ordnungsreduktion
p-Block
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Polygon
Datennetz
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Konditionszahl
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Flächeninhalt
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Algorithmus
Sondierung
Computeranimation
Computeranimation
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Zählen
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Computeranimation
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Computeranimation
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Code
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Computeranimation

Metadaten

Formale Metadaten

Titel Spatial Segmentation Algorithm for Stratified Random Sample considering geometric circumstances
Serientitel The Leibniz "Mathematical Modeling and Simulation" (MMS) Days 2017
Autor Schorcht, Martin
Mitwirkende Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR)
Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik (WIAS)
Lizenz CC-Namensnennung - keine kommerzielle Nutzung - keine Bearbeitung 3.0 Deutschland:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt in unveränderter Form zu jedem legalen und nicht-kommerziellen Zweck nutzen, vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/21913
Herausgeber Technische Informationsbibliothek (TIB)
Erscheinungsjahr 2017
Sprache Deutsch
Produktionsjahr 2017
Produktionsort Hannover

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract We developed a Segmentation Algorithm, which is based on Region Growing, for Stratified Random Sample. But instead of raster data our algorithm is using vector data! By the use of accurate vector data we can easily implement barriers, like rivers or railways, to control the growing we need to. Also by splitting polygons we achieve a kind of density gradient to slow the grow in unwanted regions, like bridges. As well we had to remove a lot of bottlenecks to reduce runtime and make it performant and practicable. The result are approximately optimal segmented regions, which are met certain conditions regarding the sample design and take consideration to geometric circumstances. In our case it is useful for reduction of costs on Germany-wide field survey for random sample of non-residential building, but is also applicable to any other wanted segmentation.

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