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Deep learning-based multi-sensor fusion for forest height estimation

Carcereri, Daniel (2021) Deep learning-based multi-sensor fusion for forest height estimation. 10th Advanced Training Course on Land Remote Sensing, 2021-09-20 - 2021-09-24, Ljubljana, Slovenia.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/143547/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Deep learning-based multi-sensor fusion for forest height estimation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Carcereri, DanielDaniel.Carcereri (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3956-1409NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:24 September 2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:sar, forest height, deep learning
Veranstaltungstitel:10th Advanced Training Course on Land Remote Sensing
Veranstaltungsort:Ljubljana, Slovenia
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:20 September 2021
Veranstaltungsende:24 September 2021
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 - AI4SAR
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
Hinterlegt von: Carcereri, Daniel
Hinterlegt am:20 Aug 2021 06:11
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:43

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