Soil-Permittivity Estimation Under Grassland Using Machine-Learning and Polarimetric Decomposition Techniques

Hänsch, Ronny und Jagdhuber, Thomas und Fersch, Benjamin (2020) Soil-Permittivity Estimation Under Grassland Using Machine-Learning and Polarimetric Decomposition Techniques. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Seiten 1-11. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/TGRS.2020.3010104. ISSN 0196-2892.

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Soil-Permittivity Estimation Under Grassland Using Machine-Learning and Polarimetric Decomposition Techniques

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Hänsch, Ronny	Ronny.Haensch (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-2936-6765	NICHT SPEZIFIZIERT
Jagdhuber, Thomas	Thomas.Jagdhuber (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-1760-2425	NICHT SPEZIFIZIERT
Fersch, Benjamin	KIT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

6 August 2020

Erschienen in:

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1109/TGRS.2020.3010104

Seitenbereich:

Seiten 1-11

Verlag:

IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers

ISSN:

0196-2892

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Permittivity, Synthetic aperture radar, Maximum likelihood estimation, Soil moisture, Scattering

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 - Sicherheitsrelevante Erdbeobachtung

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Aufklärung und Sicherheit
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie

Hinterlegt von:

Jagdhuber, Dr Thomas

Hinterlegt am:

25 Nov 2020 17:40

Letzte Änderung:

24 Okt 2023 13:46

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