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Deep Learning for Land Cover Classification from Sentinel-1 InSAR Short-Time-Series in the Amazon Forest

Diniz Dal Molin Junior, Ricardo Simao und Rizzoli, Paola (2022) Deep Learning for Land Cover Classification from Sentinel-1 InSAR Short-Time-Series in the Amazon Forest. In: ESA Living Planet Symposium 2022. ESA Living Planet Symposium, 2022-05-23 - 2022-05-27, Bonn, Germany.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/191586/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Deep Learning for Land Cover Classification from Sentinel-1 InSAR Short-Time-Series in the Amazon Forest
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Diniz Dal Molin Junior, Ricardo Simaoricardo.dinizdalmolinjunior (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4103-7910NICHT SPEZIFIZIERT
Rizzoli, PaolaPaola.Rizzoli (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9118-2732NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:ESA Living Planet Symposium 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:convolutional neural networks; Synthetic Aperture Radar; Sentinel-1; forest mapping; deforestation monitoring; deep learning;
Veranstaltungstitel:ESA Living Planet Symposium
Veranstaltungsort:Bonn, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Mai 2022
Veranstaltungsende:27 Mai 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 - AI4SAR
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme
Hinterlegt von: Diniz Dal Molin Junior, Ricardo Simao
Hinterlegt am:05 Dez 2022 10:09
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:52

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