Neural-network pattern recognition experiments toward a full-automatic detection of anomalies in InSAR time-series of surface deformation

Milillo, Pietro und Sacco, Gianfranco und Di Martire, Diego und Hook, Hua (2021) Neural-network pattern recognition experiments toward a full-automatic detection of anomalies in InSAR time-series of surface deformation. Frontiers in Earth Science. Frontiers Media S.A.. doi: 10.3389/feart.2021.728643. ISSN 2296-6463.

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Offizielle URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feart.2021.728643/abstract

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Neural-network pattern recognition experiments toward a full-automatic detection of anomalies in InSAR time-series of surface deformation

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Milillo, Pietro	pieto.milillo (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Sacco, Gianfranco	Gianfranco.Sacco (at) jpl.nasa.gov	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Di Martire, Diego	diego.dimartire (at) unina.it	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Hook, Hua	hook.hua (at) jpl.nasa.gov	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

November 2021

Erschienen in:

Frontiers in Earth Science

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.3389/feart.2021.728643

Verlag:

Frontiers Media S.A.

ISSN:

2296-6463

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Deep Learning, InSAR, deformations

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 - Unterstützung TerraSAR-X/TanDEM-X Betrieb

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme

Hinterlegt von:

Rizzoli, Paola

Hinterlegt am:

30 Nov 2021 14:14

Letzte Änderung:

03 Mär 2024 13:15

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