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Chauvel, Benjamin und Bueso Bello, Jose Luis (2023) Land-cover classification and forest monitoring with self-supervised Learning. sonstiger Bericht. Studienarbeit. ENSTA Bretagne.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/194252/ | ||||||||||||
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| Dokumentart: | Berichtsreihe (sonstiger Bericht, Studienarbeit) | ||||||||||||
| Titel: | Land-cover classification and forest monitoring with self-supervised Learning | ||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2023 | ||||||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||
| Stichwörter: | Synthetic Aperture Radar, TanDEM-X, rainforest, forest mapping, deforestation monitoring, deep learning, convolutional neural network, self-supervised learning, machine learning | ||||||||||||
| Institution: | ENSTA Bretagne | ||||||||||||
| 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: | 14 Mär 2023 13:01 | ||||||||||||
| Letzte Änderung: | 27 Nov 2023 09:49 |
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