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Carcereri, Daniel und Rizzoli, Paola und Ienco, Dino und Bueso Bello, Jose Luis und Gonzalez, Carolina und Puliti, Stefano und Bruzzone, Lorenzo (2022) Large scale forest parameter estimation through a deep learning-based fusion of Sentienl-2 and TanDEM-X data. In: 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2022. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2022-07-17 - 2022-07-22, Kuala Lumpur, Malaysia. doi: 10.1109/IGARSS46834.2022.9884872. ISBN 978-166542792-0.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/191648/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Titel: | Large scale forest parameter estimation through a deep learning-based fusion of Sentienl-2 and TanDEM-X data | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erschienen in: | 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| DOI: | 10.1109/IGARSS46834.2022.9884872 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| ISBN: | 978-166542792-0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Stichwörter: | deep learning; forest; regression; tandem-x; sentinel-2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungstitel: | IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsort: | Kuala Lumpur, Malaysia | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 17 Juli 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsende: | 22 Juli 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: | Carcereri, Daniel | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 05 Dez 2022 10:12 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:52 |
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