Machine Learning Methods for Ozone Total Column Retrieval from Sentinel-5 Precursor Data: Application to Synthetic and Real Measurements

Jain, Himani (2019) Machine Learning Methods for Ozone Total Column Retrieval from Sentinel-5 Precursor Data: Application to Synthetic and Real Measurements. Masterarbeit, TU Berlin.

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7MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/133727/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Machine Learning Methods for Ozone Total Column Retrieval from Sentinel-5 Precursor Data: Application to Synthetic and Real Measurements

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Jain, Himani	himani.jain (at) lr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2019

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

machine learning, remote sensing

Institution:

TU Berlin

Abteilung:

Electrical Engineering and Computer Science

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, R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren

Hinterlegt von:

Efremenko, Dr Dmitry

Hinterlegt am:

21 Jan 2020 13:01

Letzte Änderung:

22 Jan 2020 09:52

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