Traoré, René (2024) Automated Machine Learning for applications in Earth Observation. Dissertation, Technische Universität München.
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Offizielle URL: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1726157
Kurzfassung
With an ever-growing amount of Remote Sensing data becoming publicly accessible, the demand for reliable decision-making models tailored to these applications is rising. In this cumulative thesis, I present contributions on the topics of explainable, efficient, and accessible automated machine learning to help address this demand in earth observation-related applications.
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/215590/ | ||||||||
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| Dokumentart: | Hochschulschrift (Dissertation) | ||||||||
| Titel: | Automated Machine Learning for applications in Earth Observation | ||||||||
| Autoren: |
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| DLR-Supervisor: |
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| Datum: | 2024 | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Seitenanzahl: | 168 | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Automated Machine Learning ; Remote Sensing ; Sensor Fusion ; Fitness Landscape Analysis ; Algorithmic Search Initialization ; Efficient Architectures | ||||||||
| Institution: | Technische Universität München | ||||||||
| Abteilung: | TUM School of Engineering and Design | ||||||||
| 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: | Camero, Dr Andres | ||||||||
| Hinterlegt am: | 06 Aug 2025 13:51 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 06 Aug 2025 13:51 |
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