Multi-Frequency Polinsar Data are Advantageous for Land Cover Classification – A Visual and Quantitative Analysis

¹; Hammer, Horst; Thiele, Antje ¹
¹ Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Verlagsausgabe

DOI: 10.5445/IR/1000159272

Veröffentlicht am 07.06.2023

Originalveröffentlichung
DOI: 10.5194/isprs-annals-v-1-2022-49-2022

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Zugehörige Institution(en) am KIT	Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF)
Publikationstyp	Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr	2022
Sprache	Englisch
Identifikator	ISSN: 2194-9050 KITopen-ID: 1000159272
Erschienen in	ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Verlag	Copernicus Publications
Band	V
Heft	1
Seiten	49–56
Bemerkung zur Veröffentlichung	XXIV ISPRS Congress (2022 edition), 6–11 June 2022, Nice, France
Vorab online veröffentlicht am	17.05.2022
Nachgewiesen in	Scopus Dimensions OpenAlex
Relationen in KITopen	Verweist auf Visualization and Learning-based Classification Methods for the Analysis of Multi-frequency Polarimetric Interferometric Synthetic Aperture Radar Image Data. Hochstuhl, Sylvia Marlene; Hinz, Stefan; Schmitt, Michael (2025) Hochschulschrift (1000178104)
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung