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Deep Learning Solutions for TanDEM-X based forest classification

Mazza, Antonio und Sica, Francescopaolo (2019) Deep Learning Solutions for TanDEM-X based forest classification. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2019-07-28 - 2019-08-02, Yokohama, Japan.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/127105/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Deep Learning Solutions for TanDEM-X based forest classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mazza, AntonioUniversity of Naples Federico IINICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sica, FrancescopaoloFrancescopaolo.Sica (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1593-1492NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Erschienen in:International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Forest classification, InSAR, TanDEM-X, Deep Learning, Convolutional Neural Networks
Veranstaltungstitel:IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Veranstaltungsort:Yokohama, Japan
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:28 Juli 2019
Veranstaltungsende:2 August 2019
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - SAR-Methoden
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme
Hinterlegt von: Sica, Dr. Francescopaolo
Hinterlegt am:09 Apr 2019 07:30
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:30

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