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.
Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/143547/ | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Poster) | ||||||||
Titel: | Deep learning-based multi-sensor fusion for forest height estimation | ||||||||
Autoren: |
| ||||||||
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 |
Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags