Self-Supervised Learning with EnMAP Hyperspectral Imagery for Mineral Mapping

Ait Ali Braham, Nassim und Banze, Aaron und Albrecht, Conrad M (2025) Self-Supervised Learning with EnMAP Hyperspectral Imagery for Mineral Mapping. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2025 IGARSS, 2025-08-03, Brisbane, Australia.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/213325/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Self-Supervised Learning with EnMAP Hyperspectral Imagery for Mineral Mapping

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Ait Ali Braham, Nassim	Nassim.AitAliBraham (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0001-3346-3373	NICHT SPEZIFIZIERT
Banze, Aaron	Aaron.Banze (at) DLR.de	https://orcid.org/0009-0007-0783-2968	NICHT SPEZIFIZIERT
Albrecht, Conrad M	Conrad.Albrecht (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0009-2422-7289	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2025

Erschienen in:

International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

akzeptierter Beitrag

Stichwörter:

hyperspectral, self-supervised learning, EnMAP, mineral mapping

Veranstaltungstitel:

2025 IGARSS

Veranstaltungsort:

Brisbane, Australia

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsdatum:

3 August 2025

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, R - Künstliche Intelligenz

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science

Hinterlegt von:

Albrecht, Conrad M

Hinterlegt am:

04 Apr 2025 09:25

Letzte Änderung:

06 Aug 2025 11:21

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