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Soledade Matos Amorim, Vinícius (2024) Optimization of Deep Residual Learning Architectures for Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) Parameters Estimation. Bachelorarbeit, Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), Brazil.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/194672/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Hochschulschrift (Bachelorarbeit) | ||||||||
| Titel: | Optimization of Deep Residual Learning Architectures for Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) Parameters Estimation | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2024 | ||||||||
| Erschienen in: | Optimization of Deep Residual Learning Architectures for Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) Parameters Estimation | ||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Status: | nicht veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Synthetic Aperture Radar (SAR), SAR Interferometry (InSAR), TanDEM-X, artificial intelligence, deep residual learning | ||||||||
| Institution: | Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), Brazil | ||||||||
| Abteilung: | Electronic Engineering | ||||||||
| 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 | ||||||||
| Hinterlegt von: | Dell Amore, Luca | ||||||||
| Hinterlegt am: | 17 Apr 2023 06:27 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 07 Dez 2023 18:36 |
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