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Geospatial extrapolation of time-series data with deep learning

Schollerer, Lea und Geiß, Christian und Zhu, Yue und Maier, Jana (2023) Geospatial extrapolation of time-series data with deep learning. 4. EO-Symposium „Neue Perspektiven der Erdbeobachtung“, 2023-06-26 - 2023-06-28, Bonn, Deutschland.

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Offizielle URL: https://www.dialogplattform-erdbeobachtung.de/downloads/poster2023/Poster_EO_Symposium_final.pdf


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/202467/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Geospatial extrapolation of time-series data with deep learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schollerer, LeaLea.Schollerer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0000-7658-0361NICHT SPEZIFIZIERT
Geiß, ChristianChristian.Geiss (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7961-8553NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, YueETH ZürichNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Maier, JanaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:future prediction, time series data, LSTM model, exposure analysis, population distribution, PARATUS
Veranstaltungstitel:4. EO-Symposium „Neue Perspektiven der Erdbeobachtung“
Veranstaltungsort:Bonn, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:26 Juni 2023
Veranstaltungsende:28 Juni 2023
Veranstalter :Deutsche Raumfahrtagentur im DLR
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 - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Schollerer, Lea
Hinterlegt am:04 Mär 2024 10:22
Letzte Änderung:24 Apr 2024 21:02

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