Deep Conditional Census-Constrained Clustering (DeepC4) for Large-scale Multi-task Disaggregation of Urban Morphology

Dimasaka, Joshua und Geiß, Christian und So, Emily (2024) Deep Conditional Census-Constrained Clustering (DeepC4) for Large-scale Multi-task Disaggregation of Urban Morphology. American Geophysical Union Annual Meeting (AGU), 2024-12-09 - 2024-12-13, Washington, D.C..

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Offizielle URL: https://zenodo.org/records/13788604

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/207335/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Deep Conditional Census-Constrained Clustering (DeepC4) for Large-scale Multi-task Disaggregation of Urban Morphology

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Dimasaka, Joshua	jtd33 (at) cam.ac.uk	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Geiß, Christian	Christian.Geiss (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-7961-8553	NICHT SPEZIFIZIERT
So, Emily	University of Cambridge, Cambridge, UK	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2024

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

natural hazard risk

Veranstaltungstitel:

American Geophysical Union Annual Meeting (AGU)

Veranstaltungsort:

Washington, D.C.

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

9 Dezember 2024

Veranstaltungsende:

13 Dezember 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 - Fernerkundung u. Geoforschung

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit

Hinterlegt von:

Geiß, Christian

Hinterlegt am:

02 Dez 2024 08:55

Letzte Änderung:

02 Dez 2024 08:55

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