Neuste Artikel für Katastrophenmanagement

Eine neue Methode verbessert die Zielerkennung in SAR-Bildern mit weniger Trainingsdaten.

AtmoRep verbessert Wettervorhersagen mit KI und historischen Daten.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Techniken zur Vorhersage seltener Ereignisse.

Diese Studie vergleicht verschiedene Machine-Learning-Modelle zur genauen Erkennung von Gebäuden.

Ein neuer Spielansatz verbessert die Evakuierungsplanung während Katastrophen.

Eine neue Methode kombiniert Satellitenbilder und mobile Daten für die schnelle Reaktion auf Ereignisse.

Wir stellen CAMixer vor, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Veränderungen in synthetischen Apertur-Radarbildern.

Eine neue Methode verbessert die Umwandlung von optischen Bildern in SAR-Bilder.

Eine neue Methode verbessert die Echtzeit-Wettervorhersagen für Italien und legt den Fokus auf die Windgeschwindigkeit.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit von Kurzzeitregenvorhersagen mit fortschrittlicher Technologie.

Das DOFA-Modell verbessert die Analyse von Erdbeobachtungsdaten, indem es mehrere Datentypen integriert.

ELGC-Net verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Veränderungen mit Satellitenbildern.

Entdecke, wie SDF2Net die Analyse von PolSAR-Bildern verbessert und die Klassifizierungsgenauigkeit steigert.

Diese Methode verbessert die Auswahl hyperspektraler Bänder, indem sie LiDAR-Daten zur Analyse nutzt.

Neue Methoden verbessern die Bildqualität in Satellitenbildern.

Diese Studie analysiert, wie Überschwemmungen und soziale Ereignisse die Bewegungsmuster von Menschen beeinflussen.

Lern, wie Experten Waldbrände mit Daten und Modellen vorhersagen.

Lern, wie Glasfasern helfen, natürliche Ereignisse mit hoher Präzision zu verfolgen.

Ein neues Verfahren verbessert die Bildbearbeitung von Fernerkundungsbildern mit minimalen Daten und Textanleitung.

ADSumm bietet wichtige Zusammenfassungen für eine bessere Katastrophenreaktion.

Die Kombination von Datenquellen für bessere Wettervorhersagen auf den Philippinen.

EvaNet kombiniert Satellitenbilder und Höhendaten für eine bessere Genauigkeit bei der Hochwasserkartierung.

Untersuchen, wie ENSO die extremen Niederschlagsmuster im Sommermonsun Indiens beeinflusst.

Das Koodos-Framework verbessert die Anpassungsfähigkeit von Modellen an sich ändernde Daten in Echtzeitszenarien.

Einsatz von Elektrofahrzeugen, um bei Stromausfällen Energie für Telekom-Basisstationen bereitzustellen.

Eine neue Methode schätzt Kriegs Schäden durch Satellitenbilder für humanitäre Hilfe.

Adaptive Mesh Refinement verbessert die Genauigkeit bei Wettervorhersagen, indem es die Detailgenauigkeit dynamisch anpasst.

Ein neues Framework verbessert die Objekterkennung mit Luft- und Bodenfahrzeugen.

Neue Methode verbessert die Qualität von Satellitenbildern mithilfe mehrerer Low-Res-Eingaben.

Eine neue Methode in der Fernerkundung verbessert die Genauigkeit der Veränderungserkennung mit Masken.

Ein neues Routing-Protokoll verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit von UAV-Netzwerken.

Entdecke, wie der Mamba-basierte Change Detector dabei hilft, Umweltveränderungen zu verfolgen.

Ein neuer Datensatz beschleunigt die seismische Analyse mithilfe innovativer Machine-Learning-Techniken.

Die Untersuchung, wie KI die Analyse von Extremwettervorhersagen verbessert.

HPix kombiniert Deep Learning mit Satellitenbildern, um präzise Vektorkarten zu erstellen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Veränderungserkennung in SAR-Bildern.

Untersuchen, wie Bildung die Hochwasserexposition in 276 Städten Lateinamerikas beeinflusst.

Neue Modelle kombinieren Physik und Daten für bessere Erdrutschvorhersagen.

DataStorm unterstützt Entscheidungsträger, indem es verschiedene Szenarien während Gesundheitskrisen simuliert.

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in Fernerkundungsbildern.