Ghio, Federico (2025) 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: | März 2025 | ||||||||
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: | 11 Nov 2024 15:06 |
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