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Carcereri, Daniel (2021) Deep learning-based multi-sensor fusion for forest height estimation. 10th Advanced Training Course on Land Remote Sensing, 2021-09-20 - 2021-09-24, Ljubljana, Slovenia.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/143547/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Poster) | ||||||||
| Titel: | Deep learning-based multi-sensor fusion for forest height estimation | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 24 September 2021 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | sar, forest height, deep learning | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | 10th Advanced Training Course on Land Remote Sensing | ||||||||
| Veranstaltungsort: | Ljubljana, Slovenia | ||||||||
| Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||
| Veranstaltungsdatum: | 2021-09-20 - 2021-09-24 | ||||||||
| 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 - AI4SAR | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme | ||||||||
| Hinterlegt von: | Carcereri, Daniel | ||||||||
| Hinterlegt am: | 20 Aug 2021 06:11 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 05 Dez 2022 15:09 |
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