Versenden
Drucken
Albrecht, Conrad M (2023) AI4GreenSpaces: All-Scale Vegetation Monitoring with Remote Sensing. 2023 German-American Frontiers of Engineering Symposium (GAFOE), 22.-25. März 2023, Forschungszentrum Juelich.
![[img]](https://elib.dlr.de/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
PDF
2MB |
Offizielle URL: https://www.naefrontiers.org/199584/2023-GermanAmerican-Frontiers-of-Engineering-Symposium
Kurzfassung
Machine learning applied to remote sensing data reveals insights to the state of planet Earth's vegetation. We present three works on local (urban planning for New York City), regional (ancient agriculture detection in the Negev desert), and global (biomass monitoring) level in partnership with US, Israeli, and German collaborators.
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/194554/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Poster) | ||||||||
| Titel: | AI4GreenSpaces: All-Scale Vegetation Monitoring with Remote Sensing | ||||||||
| Autoren: |
| ||||||||
| Datum: | 23 März 2023 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | urban forests, heat island detection, archeology, ancient agriculture, global biomass estimation, machine learning, deep learning, remote sensing | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | 2023 German-American Frontiers of Engineering Symposium (GAFOE) | ||||||||
| Veranstaltungsort: | Forschungszentrum Juelich | ||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||
| Veranstaltungsdatum: | 22.-25. März 2023 | ||||||||
| Veranstalter : | National Academy of Engineering, Alexander von Humboldt Foundation | ||||||||
| 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 - Künstliche Intelligenz | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||
| Hinterlegt von: | Albrecht, Conrad M | ||||||||
| Hinterlegt am: | 06 Apr 2023 11:03 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 06 Apr 2023 11:03 |
Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags
