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Deep-Learning-basierte Erstellung einer europäischen Waldhöhenkarte aus radarinterferometrischen TanDEM-X Daten

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/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Deep-Learning-basierte Erstellung einer europäischen Waldhöhenkarte aus radarinterferometrischen TanDEM-X Daten
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ghio, Federicofederico.ghio (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
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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