Analysing seasonal forest phenology and long-term growth using Incoherent Cross-Correlation of time-series SAR stacks

Tong, Simon Sing Hee und Gomba, Giorgio und Yun, Sang-Ho (2026) Analysing seasonal forest phenology and long-term growth using Incoherent Cross-Correlation of time-series SAR stacks. ESA FRINGE 2026, 2026-06-14, Krakow.

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elib-URL des Eintrags:

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Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Analysing seasonal forest phenology and long-term growth using Incoherent Cross-Correlation of time-series SAR stacks

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Tong, Simon Sing Hee	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Gomba, Giorgio	Giorgio.Gomba (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0227-2096	NICHT SPEZIFIZIERT
Yun, Sang-Ho	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2026

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

sentinel1, cross-correlation,speckle tracking, trees

Veranstaltungstitel:

ESA FRINGE 2026

Veranstaltungsort:

Krakow

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsdatum:

14 Juni 2026

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-Methoden

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung

Hinterlegt von:

Gomba, Giorgio

Hinterlegt am:

26 Jun 2026 12:45

Letzte Änderung:

26 Jun 2026 12:45

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