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Extraction of spatially confined small-scale waves from high-resolution all-sky airglow images based on machine learning

Wüst, Sabine und Strutz, Jakob und Hannawald, Patrick und Steffen, Jonas und Lienhardt, Rainer und Bittner, Michael (2026) Extraction of spatially confined small-scale waves from high-resolution all-sky airglow images based on machine learning. Atmospheric Measurement Techniques (AMT). Copernicus Publications. ISSN 1867-1381. (eingereichter Beitrag)

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/219290/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Extraction of spatially confined small-scale waves from high-resolution all-sky airglow images based on machine learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wüst, Sabinesabine.wuest (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0359-4946NICHT SPEZIFIZIERT
Strutz, JakobInfineonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hannawald, Patrickpatrick.hannawald (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-3967-1987NICHT SPEZIFIZIERT
Steffen, JonasUniversität AugsburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lienhardt, RainerUniversität AugsburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bittner, MichaelMichael.Bittner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4293-930XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2026
Erschienen in:Atmospheric Measurement Techniques (AMT)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Verlag:Copernicus Publications
ISSN:1867-1381
Status:eingereichter Beitrag
Stichwörter:Schwerewellen, Wellenpakete, Maschinelles Lernen, Spektralanalysen, sekundäre Wellen
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 > Atmosphäre
Hinterlegt von: Wüst, Sabine
Hinterlegt am:19 Nov 2025 11:36
Letzte Änderung:19 Nov 2025 11:36

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