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Aravena Pelizari, Patrick (2024) Multihazard-Expositionsmodellierung mit multimodalen Geobilddaten und Deep Learning. Dissertation, Julius-Maximilians-Universität Würzburg. doi: 10.25972/OPUS-40155.
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Offizielle URL: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:20-opus-401556
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/211368/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Hochschulschrift (Dissertation) | ||||||||
| Titel: | Multihazard-Expositionsmodellierung mit multimodalen Geobilddaten und Deep Learning | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2024 | ||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||
| DOI: | 10.25972/OPUS-40155 | ||||||||
| Seitenanzahl: | 158 | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | disaster risk, multihazard exposure modeling, vulnerability, multimodal remote sensing, machine learning, deep learning, multitask learning, street-level imagery, Santiago de Chile | ||||||||
| Institution: | Julius-Maximilians-Universität Würzburg | ||||||||
| Abteilung: | Institut für Geographie und Geologie | ||||||||
| 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, R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit | ||||||||
| Hinterlegt von: | Aravena Pelizari, Patrick | ||||||||
| Hinterlegt am: | 16 Jan 2025 09:37 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 10 Mär 2025 12:57 |
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