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Rainforest Monitoring Using Deep Learning and Short Time Series of Sentinel-1 IW Data

Diniz Dal Molin Junior, Ricardo Simao und Thirion-Lefevre, Laetitia und Guinvarc’h, Régis und Rizzoli, Paola (2025) Rainforest Monitoring Using Deep Learning and Short Time Series of Sentinel-1 IW Data. Remote Sensing of Environment. Elsevier. ISSN 0034-4257. (eingereichter Beitrag)

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/219940/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Rainforest Monitoring Using Deep Learning and Short Time Series of Sentinel-1 IW Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Diniz Dal Molin Junior, Ricardo Simaoricardo.dinizdalmolinjunior (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thirion-Lefevre, Laetitialaetitia.thirion (at) centralesupelec.frNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Guinvarc’h, RégisRegis.Guinvarch (at) centralesupelec.frNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rizzoli, PaolaPaola.Rizzoli (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9118-2732NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2025
Erschienen in:Remote Sensing of Environment
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Verlag:Elsevier
ISSN:0034-4257
Status:eingereichter Beitrag
Stichwörter:Forest monitoring; land cover classification; deep learning; SAR; Sentinel-1; time series; InSAR
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 - AI4SAR
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
Hinterlegt von: Diniz Dal Molin Junior, Ricardo Simao
Hinterlegt am:28 Nov 2025 18:38
Letzte Änderung:28 Nov 2025 18:38

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