PDF-Download - Deutsche Geodätische Kommission

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

Adresse der Deutschen Geodätischen Kommission: Deutsche Geodätische Kommission Alfons-Goppel-Straße 11 ! D – 80 539 München Telefon (089) 23 031 -1113 ! Telefax (089) 23 031 -1283/ -1100 E-mail hornik@dgfi.badw.de ! http://dgk.badw.de Hauptberichter: Mitberichter: Prof. Dr.-Ing. Dieter Fritsch Prof. Dr.-Ing. Monika Sester Prof. Dr.rer.nat. Ralf Reulke Tag der mündlichen Prüfung: 3. Dezember 2003 © 2007 Deutsche Geodätische Kommission, München Alle Rechte vorbehalten. Ohne Genehmigung der Herausgeber ist es auch nicht gestattet, die Veröffentlichung oder Teile daraus auf photomechanischem Wege (Photokopie, Mikrokopie) zu vervielfältigen ISSN 0065-5325 ISBN 3 7696 5025 5
Inhaltsverzeichnis Zusammenfassung 7 Abstract 8 1 Einleitung 9 1.1 Motivation und Aufgabenstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3 Abgrenzung zu anderen Arbeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2 Interpretation raumbezogener Daten 13 2.1 Ableitung von 3D-Gebäudehypothesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.1.1 Analyse der Gebäudeinformationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2 Fortführung von ATKIS-Daten basierend auf ALK-Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.1 Aggregations- und Generalisierungsoperatoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.2 Ableitung der ATKIS-Objektart Wohnbaufläche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3 Data Mining und Knowledge Discovery in Datenbanken 25 3.1 Data Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.2 Data Mining Aufgaben und Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.2.1 Vorhersage (Prediction) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.2.2 EntdeckungvonWissen(KnowledgeDiscovery)........................ 27 3.2.3 Data Mining Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.3 Raumbezogenes Data Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.3.1 Räumliche Datenstrukturen, geometrische Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3.2 Räumliche Nachbarschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3.3 SpatialDataMiningArchitekturen............................... 30 4 Clusteranalyse 31 4.1 Methoden zur Clusteranalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.2 Hierarchisches und nicht-hierarchisches Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.2.1 Nicht-hierarchische Clusterverfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.2.2 Hierarchische Clusterverfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.3 Graphbasiertes Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3
Seite 1: DEUTSCHE GEODÄTISCHE KOMMISSION be
Seite 6 und 7: 5 Ähnlichkeits- und Distanzmaße 3
Seite 9 und 10: 7 Zusammenfassung Die Notwendigkeit
Seite 11 und 12: 9 Kapitel 1 Einleitung 1.1 Motivati
Seite 13 und 14: 1.3. ABGRENZUNG ZU ANDEREN ARBEITEN
Seite 15 und 16: 13 Kapitel 2 Interpretation raumbez
Seite 17 und 18: 2.1. ABLEITUNG VON 3D-GEBÄUDEHYPOT
Seite 19 und 20: 2.2. FORTFÜHRUNG VON ATKIS-DATEN B
Seite 27 und 28: 25 Kapitel 3 Data Mining und Knowle
Seite 29 und 30: 3.2. DATA MINING AUFGABEN UND METHO
Seite 31 und 32: 3.3. RAUMBEZOGENES DATA MINING 29 G
Seite 33 und 34: 31 Kapitel 4 Clusteranalyse Abbildu
Seite 35 und 36: 4.2. HIERARCHISCHES UND NICHT-HIERA
Seite 37 und 38: 4.3. GRAPHBASIERTES CLUSTERING 35
Seite 39 und 40: 37 Kapitel 5 Ähnlichkeits- und Dis
Seite 41 und 42: 5.2. ÄHNLICHKEIT 39 M-Koeffizient
Seite 43 und 44: 5.2. ÄHNLICHKEIT 41 Merkmale Haus
Seite 45 und 46: 5.3. DISTANZ 43 Definition 5.3.2 (M
Seite 47 und 48: 5.4. DISTANZ- UND ÄHNLICHKEITSMASS
Seite 53 und 54: 5.6. DISKUSSION 51 dies als direkte
Seite 55 und 56:
53 Kapitel 6 Nachbarschaftsgraphen
Seite 57 und 58:
6.1. GRAPHEN 55 Definition 6.1.3 (E
Seite 59 und 60:
6.1. GRAPHEN 57 Brückenkante Endka
Seite 61 und 62:
6.1. GRAPHEN 59 (a) Kette (b) Stern
Seite 63 und 64:
6.2. TYPEN VON NACHBARSCHAFTSGRAPHE
Seite 65 und 66:
Seite 67 und 68:
Seite 69 und 70:
6.3. HIERARCHIE DER NACHBARSCHAFTSG
Seite 71 und 72:
6.4. KOMPLEXITÄT 69 6.4 Komplexit
Seite 73 und 74:
71 Kapitel 7 Hierarchisches Nachbar
Seite 75 und 76:
7.2. WAS IST EIN NACHBARSCHAFTSGRAP
Seite 77 und 78:
7.3. SCHÄTZUNG VON CLUSTERMERKMALE
Seite 79 und 80:
7.4. MEDIANBASIERTE ÄHNLICHKEITSRE
Seite 81 und 82:
7.4. MEDIANBASIERTE ÄHNLICHKEITSRE
Seite 83 und 84:
7.5. HPGCL-ALGORITHMUS 81 Diese Ran
Seite 85 und 86:
7.8. VERALLGEMEINERUNG AUF QUALITAT
Seite 87 und 88:
7.9. BERECHNUNG DER RANDBESCHREIBUN
Seite 89 und 90:
87 Kapitel 8 Evaluierung des HPGCL-
Seite 91 und 92:
8.1. TESTDATEN 89 (a) ohne Rauschen
Seite 93 und 94:
8.2. AUSWIRKUNG DER NACHBARSCHAFTSG
Seite 95 und 96:
Seite 97 und 98:
Seite 99 und 100:
8.3. ERGEBNISSE FÜR DIE KÜNSTLICH
Seite 101 und 102:
8.4. ERGEBNISSE FÜR DIE REALEN TES
Seite 103 und 104:
8.5. LAUFZEITVERHALTEN 101 (a) Modu
Seite 105 und 106:
Seite 107 und 108:
8.5. LAUFZEITVERHALTEN 105 (a) NNG:
Seite 109 und 110:
Seite 111 und 112:
109 Kapitel 9 Diskussion und Ausbli
Seite 113 und 114:
9.2. AUSBLICK 111 • Neben der exp
Seite 115 und 116:
Literaturverzeichnis Agarwal, P. &
Seite 117 und 118:
LITERATURVERZEICHNIS 115 Goodman, J
Seite 119 und 120:
LITERATURVERZEICHNIS 117 Rao, S. (1
Seite 121 und 122:
119 Anhang A Manuelle Auswertungen
Seite 123 und 124:
121 (a) Auswertung 5 (b) Auswertung
Seite 125 und 126:
123 (a) Auswertung 3 (b) Auswertung
Seite 127 und 128:
125 Anhang B Testmessungen Die hier
Seite 129 und 130:
127 Tabelle B.1 - Fortsetzung von v
Seite 131 und 132:
129 Anhang C Nachbarschaftsgraphen
Seite 133 und 134:
131 (a) 4-Nächster-Nachbar-Graph (
Seite 135 und 136:
133 Anhang D Auswertung Vaihingen (
Seite 137 und 138:
135 (a) GG (b) NNG-GG (c) DT (d) NN
Seite 139 und 140:
137 Dank Die vorliegende Arbeit ent
Seite 141:
139 Lebenslauf Name Anschrift Gebur
Alle anzeigen

PDF-Download - Deutsche Geodätische Kommission

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

Template löschen?

Als Template speichern?