Terrestrial Visual Dust Density Estimation Based On Deep Learning
Michel, Andreas
1; Weinmann, Martin 1; Schenkel, Fabian 1; Gomez, Thomas; Falvey, Mark; Schmitz, Rainer; Middelmann, Wolfgang; Hinz, Stefan 1
1 Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Weinmann, Martin 1; Schenkel, Fabian 1; Gomez, Thomas; Falvey, Mark; Schmitz, Rainer; Middelmann, Wolfgang; Hinz, Stefan 11 Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsdatum | 16.07.2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-83-503-2010-7 KITopen-ID: 1000165819 |
| HGF-Programm | 12.11.31 (POF IV, LK 01) New observational systems and cross platform integration |
| Erschienen in | IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Pasedena, USA, 16-21 July 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 | 4923 – 4926 |
| Nachgewiesen in | Dimensions Scopus OpenAlex |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |