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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.

[img] PDF
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:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Jain, Himanihimani.jain (at) lr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Seitenanzahl:86
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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