Synthetic Aperture Radar based Sea Ice Type Retrieval using Deep Neural Network

Singha, Suman und Imber, James (2019) Synthetic Aperture Radar based Sea Ice Type Retrieval using Deep Neural Network. In: Proceedings of Living Planet Symposium 2019. ESA Living Planet Symposium, 13. - 17. Mai 2019, Mailand, Italien.

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Offizielle URL: https://lps19.esa.int/NikalWebsitePortal/living-planet-symposium-2019/lps19/Agenda/AgendaItemDetail?id=d445fbd6-82ab-44fc-8309-622990bff0f7

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/126402/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Synthetic Aperture Radar based Sea Ice Type Retrieval using Deep Neural Network

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Singha, Suman	Suman.Singha (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-1880-6868	NICHT SPEZIFIZIERT
Imber, James	James.Imber (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-0803-5684	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Mai 2019

Erschienen in:

Proceedings of Living Planet Symposium 2019

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Deep Learning, Polarimetry, Sea ice, Arctic

Veranstaltungstitel:

ESA Living Planet Symposium

Veranstaltungsort:

Mailand, Italien

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsdatum:

13. - 17. Mai 2019

Veranstalter :

ESA & Italian Space Agency

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 - SAR-Methoden

Standort:

Bremen , Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung

Hinterlegt von:

Kaps, Ruth

Hinterlegt am:

19 Feb 2019 11:59

Letzte Änderung:

31 Dez 2020 03:00

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