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Potential of Deep Learning for Forest Height Estimation from TanDEM-X Bistatic InSAR Data

Carcereri, Daniel und Rizzoli, Paola und Ienco, Dino und Bruzzone, Lorenzo (2023) Potential of Deep Learning for Forest Height Estimation from TanDEM-X Bistatic InSAR Data. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2023-07-16 - 2023-07-21, Pasadena, USA. doi: 10.1109/IGARSS52108.2023.10281962.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/194610/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Potential of Deep Learning for Forest Height Estimation from TanDEM-X Bistatic InSAR Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Carcereri, DanielDaniel.Carcereri (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3956-1409NICHT SPEZIFIZIERT
Rizzoli, PaolaPaola.Rizzoli (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9118-2732NICHT SPEZIFIZIERT
Ienco, Dinodino.ienco (at) inrae.frhttps://orcid.org/0000-0002-8736-3132NICHT SPEZIFIZIERT
Bruzzone, Lorenzolorenzo.bruzzone (at) unitn.ithttps://orcid.org/0000-0002-6036-459XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Erschienen in:International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS52108.2023.10281962
Status:veröffentlicht
Stichwörter:deep learning, forest parameter regression, InSAR
Veranstaltungstitel:IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Veranstaltungsort:Pasadena, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:16 Juli 2023
Veranstaltungsende:21 Juli 2023
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 > Satelliten-SAR-Systeme
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
Hinterlegt von: Carcereri, Daniel
Hinterlegt am:05 Apr 2023 09:51
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:55

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