Geostationary remote sensing of cirrus clouds using artificial neural networks

Strandgren, Johan und Bugliaro Goggia, Luca (2017) Geostationary remote sensing of cirrus clouds using artificial neural networks. EGU General Assembly 2017, 2017-04-23 - 2017-04-28, Vienna, Austria.

PDF
6MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/114491/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Geostationary remote sensing of cirrus clouds using artificial neural networks

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Strandgren, Johan	DLR, IPA	https://orcid.org/0000-0001-7876-5845	NICHT SPEZIFIZIERT
Bugliaro Goggia, Luca	DLR, IPA	https://orcid.org/0000-0003-4793-0101	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2017

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

cirrus clouds, remote sensing, MSG, SEVIRI, neural networks, machine learning

Veranstaltungstitel:

EGU General Assembly 2017

Veranstaltungsort:

Vienna, Austria

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

23 April 2017

Veranstaltungsende:

28 April 2017

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 - Atmosphären- und Klimaforschung

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Physik der Atmosphäre > Fernerkundung der Atmosphäre

Hinterlegt von:

Strandgren, Johan

Hinterlegt am:

19 Okt 2017 13:49

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 20:18

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags