Veranstaltungsprogramm
Eine Übersicht aller Sessions/Sitzungen dieser Veranstaltung.
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Sitzungsübersicht | |
| Ort: S1|01, A02 |
| Datum: Freitag, 27.03.2026 | |
| 9:00 - 11:00 |
Forst Ort: S1|01, A02 Ein praxisorientierter Workflow zur Ableitung Grüner Digitaler Zwillinge von Waldbeständen aus drohnenbasierten LiDAR-Punktwolken 1: Forstliches Forschungs- und Kompetenzzentrum (ThüringenForst-AöR), Jägerstr. 1, 99867 Gotha; 2: RIF Institut für Forschung und Transfer e.V., Joseph-von-Fraunhofer-Str. 20, 44227 Dortmund; 3: Kuratorium für Waldarbeit und Forsttechnik (KWF) e.V., Spremberger Straße 1, 64823 Groß-Umstadt Classifying Morphologically Similar Tree Species in Central European Forests Using Geometric Bark-Structure Features Derived from Terrestrial Laser Scanning Technische Universität Dresden, Deutschland Drohnengestützte automatisierte Aufforstung - Kartierung der Aufforstungsfläche Hochschule München, Deutschland Von Geodaten zu Erkenntnissen – KI-basierte Waldanalyse für den Digitalen Fachzwilling 1: M.O.S.S. Computer Grafik Systeme GmbH, Deutschland; 2: Landesamt für Geobasisinformation Sachsen (GeoSN); 3: Helmholtz Center for Environmental Research (UFZ) 3Dtrees.earth – A vision for accessing, analyzing, and visualizing LiDAR data in forest environments 1: Chair for Sensor-based Geoinformatics (geosense), University of Freiburg, Freiburg, Germany; 2: 2Section Remote Sensing, Helmholtz Centre for Geosciences, Institute for Earth System Science and Remote Sensing, University of Leipzig, Leipzig, Germany; 3: Chair of Forest Growth and Dendroecology, University of Freiburg, Freiburg, Germany; 4: Institute of Computer Science (IIF), Algorithms and Data Structures, University of Freiburg; 5: Norwegian Institute of Bioeconomy Research (NIBIO) |
| 11:30 - 13:00 |
Hyperspektral und Landbedeckung Ort: S1|01, A02 Kombination verschiedener Maßstabsebenen zur spektralen Entmischung von EnMAP-Daten in Moorökosystemen 1: TU Darmstadt, Deutschland; 2: Universität Rostock, Deutschland; 3: Universität Greifswald, Deutschland Land cover classification using aerial imagery and ATKIS-derived labels Leibniz University Hannover, Deutschland Zero-shot land-cover recognition using unsupervised segmentation and vision-language models 1: Leibniz Universität Hannover, Deutschland; 2: Dept. Information Technologies and Systems, Ukrainian State University of Science and Technologies Bund-Länder-Projekt Cop4ALL-DE zur Landbedeckung Bundesamt für Kartographie und Geodäsie, Deutschland |



