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AI-Empowered Physical Inversion of Water Quality and Benthic Parameters from Multi- and Hyperspectral Images

Niroumand-Jadidi, Milad und Gege, Peter (2024) AI-Empowered Physical Inversion of Water Quality and Benthic Parameters from Multi- and Hyperspectral Images. Ocean Optics XXVI, 2024-10-06 - 2024-10-11, Las Palmas de Gran Canaria, Spain.

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Kurzfassung

A new methodology integrated as a new module within the Water Colour Simulator (WASI) software.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/207537/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:AI-Empowered Physical Inversion of Water Quality and Benthic Parameters from Multi- and Hyperspectral Images
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Niroumand-Jadidi, Miladmilad.niroumand (at) unibo.ithttps://orcid.org/0000-0002-9432-3032NICHT SPEZIFIZIERT
Gege, Peterpeter.gege (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0939-5267NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:8 Oktober 2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Water, Remote Sensing, Inverse modelling, Artificial Intelligence, Software, WASI
Veranstaltungstitel:Ocean Optics XXVI
Veranstaltungsort:Las Palmas de Gran Canaria, Spain
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:6 Oktober 2024
Veranstaltungsende:11 Oktober 2024
Veranstalter :The Oceanography Society (TOS)
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 - Optische Fernerkundung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Experimentelle Verfahren
Hinterlegt von: Gege, Dr.rer.nat. Peter
Hinterlegt am:22 Okt 2024 10:42
Letzte Änderung:22 Okt 2024 10:42

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