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Die meisten Studien zur Erkennung von Änderungen konzentrieren sich auf die Theorie und die Anwendungen der Änderungserkennung und nicht auf ihren algorithmischen Teil. Es wurden zwar zahlreiche vergleichende Studien veröffentlicht, aber sie haben in der Regel nicht mehr als vier Algorithmen untersucht und sich im Allgemeinen nur mit einem einzigen Datensatz befasst. Es wurde auch wenig Arbeit geleistet, um diese Technologien in einer Produktionsumgebung zu implementieren. Es wurde bisher keine systematische Anstrengung unternommen, um Algorithmen zur Erkennung von Änderungen zu sammeln, zu…mehr

Produktbeschreibung
Die meisten Studien zur Erkennung von Änderungen konzentrieren sich auf die Theorie und die Anwendungen der Änderungserkennung und nicht auf ihren algorithmischen Teil. Es wurden zwar zahlreiche vergleichende Studien veröffentlicht, aber sie haben in der Regel nicht mehr als vier Algorithmen untersucht und sich im Allgemeinen nur mit einem einzigen Datensatz befasst. Es wurde auch wenig Arbeit geleistet, um diese Technologien in einer Produktionsumgebung zu implementieren. Es wurde bisher keine systematische Anstrengung unternommen, um Algorithmen zur Erkennung von Änderungen zu sammeln, zu analysieren und zu präsentieren. Die Neuheit dieser Forschung besteht darin, solche Algorithmen in einer eher systematischen Weise zu präsentieren. Diese Algorithmen stellen jedoch nur einen kleinen Bruchteil der in der Literatur insgesamt vorhandenen Algorithmen dar. Eines der Hauptziele ist es, diese Algorithmen miteinander zu vergleichen, um ihre Stärken und Schwächen aufzuzeigen.
Autorenporträt
Dr. Lamyaa Gamal Eldeen Taha Professeur en topographie et photogrammétrie Chef de la division Aviation et photographie aérienne - Autorité nationale pour la télédétection et les sciences spatiales Dr. Rania E. Ibrahim Chef du département des publications scientifiques - Autorité nationale pour la télédétection et les sciences spatiales Ing.Asmaa A.Mandouh NARSS.