Raster Time Series: Learning and Processing

Raster Time Series: Learning and Processing

As the amount of remote sensing data is increasing at a high rate, due to great improvements in sensor technology, efficient processing capabilities are of utmost importance. Remote sensing data from satellites is crucial in many scientific domains, like biodiversity and climate research. Because we...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Drönner, Johannes
Otros Autores: Seeger, Bernhard (Prof. Dr.) (Orientador)
Formato: Dissertation
Lenguaje:inglés
Publicado: Philipps-Universität Marburg 2019
Materias:
Rasterdaten
Meteosat Second Generation
Rasterdata, Spatio-Temporal Data
Convolutional Neural Networks
Informatik
Tiefe neuronale Netze
Raum-zeitliche Daten
Data processing Computer science
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Número de Clasificación: urn:nbn:de:hebis:04-z2020-00652
Fecha de Publicación: 2020-02-04
Datum der Annahme: 2019-09-20
Downloads: 118 (2024), 179 (2023), 238 (2022), 148 (2021), 49 (2020)
Lizenz: https://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/
URL de Acceso: https://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2020/0065
https://doi.org/10.17192/z2020.0065

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