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Amazon Rainforest Monitoring with TanDEM-X and Deep Learning Strategies

Bueso Bello, Jose Luis und Carcereri, Daniel und Rizzoli, Paola (2022) Amazon Rainforest Monitoring with TanDEM-X and Deep Learning Strategies. In: ESA Living Planet Symposium 2022. ESA Living Planet Symposium, 2022-05-23 - 2022-05-27, Bonn, Germany.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/186252/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster)
Titel:Amazon Rainforest Monitoring with TanDEM-X and Deep Learning Strategies
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bueso Bello, Jose LuisNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0003-3464-2186NICHT SPEZIFIZIERT
Carcereri, DanielNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0002-3956-1409NICHT SPEZIFIZIERT
Rizzoli, PaolaNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0001-9118-2732NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Mai 2022
Erschienen in:ESA Living Planet Symposium 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Synthetic Aperture Radar, TanDEM-X, rainforest, tropical forest, forest mapping, deforestation monitoring, deep learning, convolutional neural network
Veranstaltungstitel:ESA Living Planet Symposium
Veranstaltungsort:Bonn, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Mai 2022
Veranstaltungsende:27 Mai 2022
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 - Unterstützung TerraSAR-X/TanDEM-X Betrieb
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme
Hinterlegt von: Bueso Bello, Jose Luis
Hinterlegt am:02 Mai 2022 14:59
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:47

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