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Data science for understanding physics – modelling ship wake detectability using machine learning

Tings, Björn und Kortum, Karl (2024) Data science for understanding physics – modelling ship wake detectability using machine learning. DLR International Conference on Geoinformation Data, Processing and Application (GeoDPA 2024), 2024-04-23 - 2024-04-25, Oldenburg, Germany.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich bis 1 September 2025
1MB

Offizielle URL: https://geodpa2024.welcome-manager.de/front/index.php


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/203328/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Data science for understanding physics – modelling ship wake detectability using machine learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Tings, BjörnBjoern.Tings (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1945-6433NICHT SPEZIFIZIERT
Kortum, Karlkarl.kortum (at) dlr.de / University of Bremen, Institute of Environmental Physics (IUP), Bremen, Germanyhttps://orcid.org/0000-0002-8418-6484NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:24 April 2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SAR, sea surface roughness, sea state, Oceanography
Veranstaltungstitel:DLR International Conference on Geoinformation Data, Processing and Application (GeoDPA 2024)
Veranstaltungsort:Oldenburg, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 April 2024
Veranstaltungsende:25 April 2024
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 - SAR-Methoden
Standort: Bremen , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Hinterlegt von: Kaps, Ruth
Hinterlegt am:26 Apr 2024 12:03
Letzte Änderung:29 Apr 2024 10:38

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