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Ghio, Federico (2024) Deep-Learning-basierte Erstellung einer europäischen Waldhöhenkarte aus radarinterferometrischen TanDEM-X Daten. Masterarbeit, Politecnico di Milano.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/204650/ | ||||||||
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| Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
| Titel: | Deep-Learning-basierte Erstellung einer europäischen Waldhöhenkarte aus radarinterferometrischen TanDEM-X Daten | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2024 | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Status: | nicht veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | sar, spaceborne, tandem-x, interferometry, deep learning, forestry, europe | ||||||||
| Institution: | Politecnico di Milano | ||||||||
| Abteilung: | Department of Aerospace Science and Technology (DAER) | ||||||||
| 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 - AI4SAR | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme | ||||||||
| Hinterlegt von: | Carcereri, Daniel | ||||||||
| Hinterlegt am: | 07 Jun 2024 10:52 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 07 Jun 2024 10:52 |
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