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Renaud, Claire (2022) Deep Learning for tracking Glacier Flows using TOPSAR data. Masterarbeit, ENSTA Bretagne.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/188015/ | ||||||||
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| Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
| Titel: | Deep Learning for tracking Glacier Flows using TOPSAR data | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | September 2022 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | InSAR, TOPS, interferometric phase, glacier flows | ||||||||
| Institution: | ENSTA Bretagne | ||||||||
| Abteilung: | Observation Systems and Artificial Intelligence | ||||||||
| 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 - Flugzeug-SAR | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie | ||||||||
| Hinterlegt von: | Pulella, M.Eng. Andrea | ||||||||
| Hinterlegt am: | 06 Dez 2022 17:40 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 06 Dez 2022 17:40 |
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