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Geografische Informationssysteme (GIS) sind essentielle Werkzeuge zur Erfassung, Verwaltung, Analyse und Darstellung raumbezogener Informationen. Moderne GIS-Systeme können raumbezogene Informationen in verschiedenen Formaten, insbesondere Rasterdaten, effizient verarbeiten. Während die Datenerfassung und -darstellung von Rasterdaten gut entwickelt sind, besteht in der Analysefunktionalität noch Verbesserungsbedarf. Diese Arbeit konzentriert sich auf innovative Ansätze zur Rasterdatenanalyse, inspiriert von der Methodik der Abfragesprache, ähnlich wie SQL in der Datenbanktechnologie. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung einer neuen Abfragesprache für den Rasterdatenzugriff, die einen strukturierten semantischen Zugang zu Rasterinhalten ermöglicht. Hierbei werden rekognitive Mustererkennungsmethoden, eine dokumentenspezifische Wissensbasis und linguistische Elemente kombiniert. Eine neu entwickelte fuzzifizierte Matchingstrategie spielt eine zentrale Rolle, um parameterarme Abfragen in effektive Mustererkennung zu verwandeln. Anhand der kartografischen Mustererkennung wird die Prototyp-Abfragesprache „GRaQueL“ vorgestellt, die geometrisch und semantisch strukturierte Rasterstrukturen erfasst. Die Ergebnisse zeigen, dass Analysen in akzeptablen Rechenzeiten möglich sind und die Abfragesprache sich nahtlos in andere GIS-Module integriert, sodass die Resultate sowohl für Raster- als auch Vektordaten weiterverarbeitet werden k
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Abfragesprache für geometrische und semantische Information aus rasterbasierten topografischen Karten, Bastian Graeff
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- 2002
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