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Forest Mapping with TanDEM-X and Deep Learning Methods

Bueso Bello, Jose Luis und Rizzoli, Paola und Zink, Manfred (2022) Forest Mapping with TanDEM-X and Deep Learning Methods. CARF Remote Sensing Workshop 2022, 2022-10-14 - 2022-10-15, Jülich, Germany.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/190333/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster)
Titel:Forest Mapping with TanDEM-X and Deep Learning Methods
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bueso Bello, Jose LuisNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0003-3464-2186NICHT SPEZIFIZIERT
Rizzoli, PaolaNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0001-9118-2732NICHT SPEZIFIZIERT
Zink, ManfredNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0002-4308-5636NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Synthetic Aperture Radar, TanDEM-X, Amazon, forest mapping, deforestation monitoring, deep learning, convolutional neural network
Veranstaltungstitel:CARF Remote Sensing Workshop 2022
Veranstaltungsort:Jülich, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:14 Oktober 2022
Veranstaltungsende:15 Oktober 2022
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: Bueso Bello, Jose Luis
Hinterlegt am:21 Nov 2022 06:36
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:51

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