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Yang, Yi-Jie und Singha, Suman und Mayerle, Roberto (2022) A Deep Learning Based Oil Spill Detection System Using Sentinel-1 SAR Imagery. International Journal of Remote Sensing, 43 (11), Seiten 4287-4314. Taylor & Francis. doi: 10.1080/01431161.2022.2109445. ISSN 0143-1161.
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PDF
- Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
19MB |
Offizielle URL: https://doi.org/10.1080/01431161.2022.2109445
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/187813/ | ||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag | ||||||||||||||||
| Zusätzliche Informationen: | To cite this article: Yi-Jie Yang, Suman Singha & Roberto Mayerle (2022) A deep learning based oil spill detector using Sentinel-1 SAR imagery, International Journal of Remote Sensing, 43:11, 4287-4314, DOI: 10.1080/01431161.2022.2109445 | ||||||||||||||||
| Titel: | A Deep Learning Based Oil Spill Detection System Using Sentinel-1 SAR Imagery | ||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 22 August 2022 | ||||||||||||||||
| Erschienen in: | International Journal of Remote Sensing | ||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Ja | ||||||||||||||||
| Band: | 43 | ||||||||||||||||
| DOI: | 10.1080/01431161.2022.2109445 | ||||||||||||||||
| Seitenbereich: | Seiten 4287-4314 | ||||||||||||||||
| Verlag: | Taylor & Francis | ||||||||||||||||
| ISSN: | 0143-1161 | ||||||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||
| Stichwörter: | SAR, oil pollution, object detection, deep learning | ||||||||||||||||
| 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 - SAR-Methoden | ||||||||||||||||
| Standort: | Bremen , Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung | ||||||||||||||||
| Hinterlegt von: | Kaps, Ruth | ||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 26 Sep 2022 14:03 | ||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 28 Nov 2023 07:25 |
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