Konferenzpaper | 2022 | Peer reviewed

Predicting Household Water Supply Using Satellite Imagery and Deep Learning

Autor*innen

Wöhrle, Sven ; Heisenberg, Gernot ; Rocha Lima Filho, R. I.

DOI

10.1117/12.2636152

ISBN-13

#defaultkonferenzband 9781510655270

Weitere Details

Sprache

englisch

Darstellungsform

Text

Artikelnummer

122620Q

Schlüsselwörter

Convolutional Neural Network , Food Security , Food-Water-Energy Nexus , Household Water Supply , Remote Sensing , Sentinel 2 , Water Access

Zitierstile

Wöhrle, S., Heisenberg, G., & Rocha Lima Filho, R. I. (2022). Predicting Household Water Supply Using Satellite Imagery and Deep Learning. In U. UNBEKANNT, ohne Angabe (p. 122620Q). ohne Angabe: ohne Angabe. doi:10.1117/12.2636152

In die Zwischenablage kopieren

Wöhrle, S., Heisenberg, G. and Rocha Lima Filho, R.I., 2022. Predicting Household Water Supply Using Satellite Imagery and Deep Learning. In: ohne Angabe. ohne Angabe. ohne Angabe: ohne Angabe, p.122620Q.

In die Zwischenablage kopieren

Wöhrle, Sven, Heisenberg, Gernot & Rocha Lima Filho, R. I. 2022. Predicting Household Water Supply Using Satellite Imagery and Deep Learning. In ohne Angabe. ohne Angabe. ohne Angabe: ohne Angabe, 122620Q.

American Psychological Association 6th edition (DOI)

Anglia Ruskin University - Harvard

Gesellschaft für Bildung und Forschung in Europa - Harvard