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Spatio-temporal Extrapolation of Time-series Data with Deep Learning

Schollerer, Lea und Geiß, Christian und Aravena Pelizari, Patrick und Zhu, Yue und Taubenböck, Hannes (2025) Spatio-temporal Extrapolation of Time-series Data with Deep Learning. ESA Living Planet Symposium, 2025-06-22 - 2025-06-27, Wien, Österreich.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/216496/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Spatio-temporal Extrapolation of Time-series Data with Deep Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schollerer, LeaLea.Schollerer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0000-7658-0361NICHT SPEZIFIZIERT
Geiß, ChristianChristian.Geiss (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7961-8553NICHT SPEZIFIZIERT
Aravena Pelizari, PatrickPatrick.AravenaPelizari (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0984-4675NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, YueSingapore-ETH CentreNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:24 Juni 2025
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:future prediction, time series data, LSTM model, exposure analysis, population distribution, PARATUS
Veranstaltungstitel:ESA Living Planet Symposium
Veranstaltungsort:Wien, Österreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:22 Juni 2025
Veranstaltungsende:27 Juni 2025
Veranstalter :European Space Agency
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
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Schollerer, Lea
Hinterlegt am:25 Sep 2025 13:37
Letzte Änderung:25 Sep 2025 13:37

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