Toward Foundation Models for Earth Monitoring: Generalizable Deep Learning Models for Natural Hazard Segmentation
Jakubik, Johannes
1,2; Muszynski, Michal; Vössing, Michael
1,2; Kühl, Niklas
; Brunschwiler, Thomas
1 Karlsruhe Service Research Institute (KSRI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1,2; Muszynski, Michal; Vössing, Michael
1,2; Kühl, Niklas
; Brunschwiler, Thomas1 Karlsruhe Service Research Institute (KSRI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM) Karlsruhe Service Research Institute (KSRI) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-8-3503-2010-7 KITopen-ID: 1000165444 |
| Erschienen in | IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2023) |
| Veranstaltung | IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2023), Pasadena, CA, USA, 16.07.2023 – 21.07.2023 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 5638 - 5641 |
| Nachgewiesen in | Scopus arXiv Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |