Enhancing Coastal Resilience: UAV-based Deep Learning for Advanced Dike and Vegetation Monitoring

Adam, Markus Roland und Marquardt, Max und Müller, Marlin und Dietenberger, Steffen und Leiber, Julian und Dubois, Clemence und Thiel, Christian (2024) Enhancing Coastal Resilience: UAV-based Deep Learning for Advanced Dike and Vegetation Monitoring. UAV-based Remote Sensing Methods for Monitoring Vegetation, 2024-09-30 - 2024-10-01, Köln, Deutschland. (nicht veröffentlicht)

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3MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/207563/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Enhancing Coastal Resilience: UAV-based Deep Learning for Advanced Dike and Vegetation Monitoring

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Adam, Markus Roland	markus.adam (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0000-0140-0290	NICHT SPEZIFIZIERT
Marquardt, Max	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Müller, Marlin	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Dietenberger, Steffen	NICHT SPEZIFIZIERT	https://orcid.org/0009-0003-2771-6068	NICHT SPEZIFIZIERT
Leiber, Julian	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Dubois, Clemence	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Thiel, Christian	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

30 September 2024

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

nicht veröffentlicht

Stichwörter:

uncrewed aerial vehicle (UAV), drone, dike, monitoring, land cover, vegetation, Structure from Motion (SfM), deep learning, change detection, coast

Veranstaltungstitel:

UAV-based Remote Sensing Methods for Monitoring Vegetation

Veranstaltungsort:

Köln, Deutschland

Veranstaltungsart:

Workshop

Veranstaltungsbeginn:

30 September 2024

Veranstaltungsende:

1 Oktober 2024

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Verkehr

HGF - Programmthema:

Verkehrssystem

DLR - Schwerpunkt:

Verkehr

DLR - Forschungsgebiet:

V VS - Verkehrssystem

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

V - RESIKOAST - Resiliente Versorgungsinfrastruktur und Warenströme im Kontext küstennaher Extremwetterereignisse

Standort:

Jena

Institute & Einrichtungen:

Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz

Hinterlegt von:

Adam, Markus Roland

Hinterlegt am:

05 Nov 2024 15:59

Letzte Änderung:

05 Nov 2024 15:59

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