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Chair der Sitzung: Heidi Hastedt Chair der Sitzung: Melanie Elias
Ort:Audimax
Präsentationen
Agricultural parcel delineation based on multitemporal Sentinel-2 data - A comparison of machine learning and deep learning approaches for instance segmentation
F. Kröber
Paris-Lodron Universität Salzburg, Österreich
Analyse von Deep-Learning-Verfahren zur semantischen Segmentierung von photogrammetrischen Punktwolken aus Luftbildern
M. Hülsen1,2
1Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN); 2Jade Hochschule Oldenburg
Analysis and implementation of rotation-invariant neural network architectures for feature extraction
V. Ress
Institut für Photogrammetrie der Universität Stuttgart, Deutschland
Automatisierte Generierung eines Baumkatasters aus Punktwolken in unterschiedlichen urbanen Umgebungen
S. Zagst
Technische Universität München, Deutschland
Analysis of ice shelf front dynamics in Pine Island Bay (Antarctica) based on long-term SAR time series and deep learning
L. Wagner1,2,3
1Lehrstuhl für Fernerkundung, Universität Würzburg, Würzburg, Deutschland; 2Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum, Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Oberpfaffenhofen, Deutschland; 3Erdmessung und Glaziologie, Bayerische Akademie der Wissenschaften, München, Deutschland
Improved Rainfall Measurements from Microwave Link Attenuation Data via MSG SEVIRI Cloud Information
R. Wiegels1,2
1Technische Universität Darmstadt, Deutschland; 2Institut für Meteorologie und Klimawissenschaften, KIT, Campus Alpin, Garmisch-Partenkirchen, Deutschland
Remote sensing-based plantation forest mapping in the Central Highlands of Vietnam: A deep learning approach
C. Zygar
Universität Würzburg, Deutschland
Sensitivity of Active and Passive Microwave Time Series to Individual Components of the Soil-Plant-Atmosphere Continuum
F. M. Hellwig1,2
1Friedrich Schiller University Jena, Department for Earth Observation, Leutragraben 1, D-07743 Jena; 2German Aerospace Center (DLR), Microwaves and Radar Institute (HR), Münchener Straße 20, D-82234 Wessling
Untersuchung des Potentials von multi-temporalen TLS-Daten zum Monitoring des Wachstums von Laubbäumen
S. Böhme
Technische Universität Dresden, Deutschland
Using Deep Neural Networks for Gap Completion in Point Clouds occluded by Vehicles
