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Medientyp: E-Artikel Titel: A Deep Learning Framework for the Estimation of Forest Height From Bistatic TanDEM-X Data Beteiligte: Carcereri, Daniel; Rizzoli, Paola; Ienco, Dino; Bruzzone, Lorenzo Erschienen: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2023 Erschienen in: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing Sprache: Nicht zu entscheiden DOI: 10.1109/jstars.2023.3310209 ISSN: 1939-1404; 2151-1535 Schlagwörter: Atmospheric Science ; Computers in Earth Sciences Entstehung: Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang