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Satelite remote sensing data and artificial intelligence systems to identify, measure and class mine waste piles

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In
[living planet symposium 2022, lps2022, 2022-05-23 - 2022-05-27, Bonn, Germany]

Konferenz/Event:Living Planet Symposium 2022 , Bonn , Germany , lps 2022 , 2022-05-23 - 2022-05-27

Online
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/849628/files/849628.pdf

Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Nachhaltige Rohstoffgewinnung und Institut für Rohstoffingenieurwesen (511110)
  2. Fachgruppe Rohstoffe und Entsorgungstechnik (510000)


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Dokumenttyp
Contribution to a conference proceedings

Format
media combination, data medium

Sprache
English

Anmerkung
Peer review status of article unknown

Interne Identnummern
RWTH-2022-06930
Datensatz-ID: 849628

 GO

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The record appears in these collections:
Dokumenttypen > Ereignisse > Beiträge zu Proceedings
Fakultät für Georessourcen und Materialtechnik (Fak.5) > Fachgruppe für Rohstoffe und Entsorgungstechnik
Öffentliche Einträge
511110
510000
Im Druck
 Datensatz erzeugt am 2022-07-12, letzte Änderung am 2024-06-21
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