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Deep Learning in Spaceborne GNSS Reflectometry: Correcting Precipitation Effects on Wind Speed Products

Xiao, Tianqi und Arnold, Caroline und Zhao, Daixin und Mou, Lichao und Wickert, Jens und Asgarimehr, Milad (2024) Deep Learning in Spaceborne GNSS Reflectometry: Correcting Precipitation Effects on Wind Speed Products. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17, Seiten 17860-17875. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/JSTARS.2024.3453999. ISSN 1939-1404.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
7MB

Offizielle URL: https://dx.doi.org/10.1109/JSTARS.2024.3453999


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/208163/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Deep Learning in Spaceborne GNSS Reflectometry: Correcting Precipitation Effects on Wind Speed Products
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Xiao, Tianqixiaotq (at) gfz-potsdam.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Arnold, Carolinearnold (at) dkrz.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhao, Daixindaixin.zhao (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2766-1338NICHT SPEZIFIZIERT
Mou, Lichaolichao.mou (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wickert, Jenswickert (at) gfz-potsdam.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Asgarimehr, Miladmilad (at) gfz-potsdam.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:3 September 2024
Erschienen in:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:17
DOI:10.1109/JSTARS.2024.3453999
Seitenbereich:Seiten 17860-17875
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:1939-1404
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Wind speed, Oceans, Sea surface, Data models, Global navigation satellite system, Rain, Estimation
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 - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Zhao, Daixin
Hinterlegt am:11 Nov 2024 10:06
Letzte Änderung:15 Jan 2025 11:50

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