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Uhse, Vincent (2025) Deep learning for digital elevation model (DEM) generation in the frame of an Enceladus radar mission study. Projektarbeit, Universität Konstanz.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/214188/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Hochschulschrift (Projektarbeit) | ||||||||
| Titel: | Deep learning for digital elevation model (DEM) generation in the frame of an Enceladus radar mission study | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2025 | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Status: | nicht veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Deep learning, Digital elevation model, DEM, Remote sensing, Radar, Synthetic aperture radar, SAR, TerraSar-X, Enceladus, Icy moon, Mission study | ||||||||
| Institution: | Universität Konstanz | ||||||||
| Abteilung: | Computer and Information Science | ||||||||
| 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 - SAR-Expert-Support-Lab | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Radarkonzepte | ||||||||
| Hinterlegt von: | Uhse, Vincent | ||||||||
| Hinterlegt am: | 19 Mai 2025 16:13 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 19 Mai 2025 16:13 |
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