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Yang, Yi-Jie (2024) AI-based Oil Spill Detection Using the SAR Data from Sentinel-1. International MARISSA DAY 13, 2024-02-22, online.
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Offizielle URL: https://marissa-days.org/Marissa-Days/event/encpUSdg6qLP6o-3D-/;jsessionid=30ebdc2dfa776794b5628c557c92#
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/203643/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||
| Zusätzliche Informationen: | http://www.marissa-days.org/ | ||||||||
| Titel: | AI-based Oil Spill Detection Using the SAR Data from Sentinel-1 | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 22 Februar 2024 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Oceanography, SAR, AI, Oil Spill, Sentinel 1 | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | International MARISSA DAY 13 | ||||||||
| Veranstaltungsort: | online | ||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||
| Veranstaltungsdatum: | 22 Februar 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 12:08 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 29 Apr 2024 10:25 |
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