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Deep Learning for Forest Canopy Height Estimation from SAR

Mahesh, Ragini Bal und Hänsch, Ronny (2023) Deep Learning for Forest Canopy Height Estimation from SAR. In: 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2023. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2023-07-16 - 2023-07-21, Pasadena, USA. doi: 10.1109/igarss52108.2023.10281899. ISBN 979-835032010-7. ISSN 2153-6996.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/195398/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster)
Titel:Deep Learning for Forest Canopy Height Estimation from SAR
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mahesh, Ragini Balragini.mahesh (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2747-9811NICHT SPEZIFIZIERT
Hänsch, RonnyRonny.Haensch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2936-6765NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:31 Mai 2023
Erschienen in:2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/igarss52108.2023.10281899
ISSN:2153-6996
ISBN:979-835032010-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Deep Learning, Forest Height, InSAR
Veranstaltungstitel:IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Veranstaltungsort:Pasadena, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:16 Juli 2023
Veranstaltungsende:21 Juli 2023
Veranstalter :IEEE GRSS
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 Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie
Hinterlegt von: Hänsch, Ronny
Hinterlegt am:03 Jul 2023 07:29
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:55

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