Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/48089
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Titel: 
A Comparison of three deep learning-based methods for large-scale urban flood mapping using SAR data
en
Zitat: 
Zhao, J., Li, Y., Matgen, P., Pelich, R., Hostache, R., Wagner, W., & Chini, M. (2022). A Comparison of three deep learning-based methods for large-scale urban flood mapping using SAR data. In EGU General Assembly 2022. EGU General Assembly 2022, Vienna, Austria. Copernicus Publications. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu22-4942
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Verlags-DOI: 
10.5194/egusphere-egu22-4942
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Publikationstyp: 
Konferenzbeitrag - Beitrag in einem Abstract Book
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Zhao, Jie 
Li , Yu 
Matgen, Patrick 
Pelich, Ramona 
Hostache, Renaud 
Wagner, Wolfgang 
Chini, Marco 
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Organisations­einheit: 
E120-01-1 - Forschungsgruppe Mikrowellenfernerkundung 
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Erschienen in: 
EGU General Assembly 2022 
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Datum (veröffentlicht): 
2022
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Veranstaltungs­name: 
EGU General Assembly 2022 
en
Veranstaltungs­zeitraum: 
23-Mai-2022 - 27-Mai-2022
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Veranstaltungs­ort: 
Vienna, Österreich
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Umfang: 
1
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Verlag: 
Copernicus Publications
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Keywords: 
flood mapping; SAR
en
Forschungs­schwerpunkte: 
Environmental Monitoring and Climate Adaptation: 100%
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Wissenschafts­zweig: 
1059 - Sonstige und interdisziplinäre Geowissenschaften: 50%
1053 - Hydrologie: 50%
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Conference Paper

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