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Maier, Pirmin (2017) Modellierung von Erntemengen für Hopfensorten in der Hallertau mittels Deep Learning Algorithmen auf Basis von Klima- und Satellitendaten. Masterarbeit, Julius-Maximilians-Universität Würzburg.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/116171/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
| Titel: | Modellierung von Erntemengen für Hopfensorten in der Hallertau mittels Deep Learning Algorithmen auf Basis von Klima- und Satellitendaten | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 20 September 2017 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Seitenanzahl: | 114 | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Erntemodellierung, Deep Learning, Algorithmen, Hopfen, Hallertau | ||||||||
| Institution: | Julius-Maximilians-Universität Würzburg | ||||||||
| Abteilung: | Lehrstuhl für Fernerkdundung | ||||||||
| 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 - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum | ||||||||
| Hinterlegt von: | Wöhrl, Monika | ||||||||
| Hinterlegt am: | 04 Dez 2017 11:38 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 04 Dez 2017 11:38 |
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