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  Chapter 4: Data Analysis and Exploration with Computational Approaches

Wichert, V., Bouwer, L. M., Abraham, N., Brix, H., Callies, U., González Ávalos, E., Marien, L. C., Matthias, V., Michaelis, P., Rabe, D., Rechid, D., Ruhnke, R., Scharun, C., Valizadeh, M., Vlasenko, A., Graf zu Castell-Rüdenhausen, W. (2022): Chapter 4: Data Analysis and Exploration with Computational Approaches. - In: Bouwer, L. M., Dransch, D., Ruhnke, R., Rechid, D., Frickenhaus, S., Greinert, J. (Eds.), Integrating Data Science and Earth Science Challenges and Solutions, (SpringerBriefs in Earth System Sciences), Cham : Springer International Publishing, 29-54.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-99546-1_4

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Wichert, Viktoria1, Autor
Bouwer, Laurens M.1, Autor
Abraham, Nicola1, Autor
Brix, Holger1, Autor
Callies, Ulrich1, Autor
González Ávalos, Everardo1, Autor
Marien, Lennart Christopher1, Autor
Matthias, Volker1, Autor
Michaelis, Patrick1, Autor
Rabe, Daniela2, Autor              
Rechid, Diana1, Autor
Ruhnke, Roland1, Autor
Scharun, Christian1, Autor
Valizadeh, Mahyar1, Autor
Vlasenko, Andrey1, Autor
Graf zu Castell-Rüdenhausen, Wolfgang3, Autor              
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
21.4 Remote Sensing, 1.0 Geodesy, Departments, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum, ou_146028              
35.0 Geoinformation, Departments, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum, ou_1412889              

Inhalt

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Schlagwörter: Machine learning; Artificial intelligence; Earth system; Data exploration
 Zusammenfassung: Artificial intelligence and machine learning (ML) methods are increasinglyappliedinEarthsystemresearch,forimprovingdataanalysis,andmodelperformance,andeventuallysystemunderstanding.IntheDigitalEarthproject,severalML approaches have been tested and applied, and are discussed in this chapter. These include data analysis using supervised learning and classification for detection of river levees and underwater ammunition; process estimation of methane emissions andforenvironmentalhealth;point-to-spaceextrapolationofvaryingobservedquantities; anomaly and event detection in spatial and temporal geoscientific datasets. We present the approaches and results, and finally, we provide some conclusions on the broad applications of these computational data exploration methods and approaches.

Details

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Sprache(n): eng - Englisch
 Datum: 2022
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: GFZPOF: p4 T5 Future Landscapes
DOI: 10.1007/978-3-030-99546-1_4
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Integrating Data Science and Earth Science Challenges and Solutions
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Bouwer, Laurens M.1, Herausgeber
Dransch, D.2, Herausgeber            
Ruhnke, Roland1, Herausgeber
Rechid, Diana1, Herausgeber
Frickenhaus, Stephan1, Herausgeber
Greinert, Jens1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
2 1.4 Remote Sensing, 1.0 Geodesy, Departments, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum, ou_146028            
Ort, Verlag, Ausgabe: Cham : Springer International Publishing
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 29 - 54 Identifikator: -

Quelle 2

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Titel: SpringerBriefs in Earth System Sciences
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -