Representation Learning for SAR Observations: A generative Model Approach

Andrei, Vlad und Dumitru, Corneliu Octavian und Datcu, Mihai (2019) Representation Learning for SAR Observations: A generative Model Approach. TerraSAR-X Science Team Meeting 2019, 2019-10-21 - 2019-10-24, Oberpfaffenhofen, Germany.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://tandemx-science.dlr.de/cgi-bin/wcm.pl?page=Tdm-Science-Team-Meeting

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/130184/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Representation Learning for SAR Observations: A generative Model Approach

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Andrei, Vlad	TUM	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Dumitru, Corneliu Octavian	Corneliu.Dumitru (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihai	Mihai.Datcu (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

23 Oktober 2019

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

SAR, autoencoders

Veranstaltungstitel:

TerraSAR-X Science Team Meeting 2019

Veranstaltungsort:

Oberpfaffenhofen, Germany

Veranstaltungsart:

Workshop

Veranstaltungsbeginn:

21 Oktober 2019

Veranstaltungsende:

24 Oktober 2019

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 - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science

Hinterlegt von:

Karmakar, Chandrabali

Hinterlegt am:

14 Nov 2019 10:21

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 20:33

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags