| title: |
| Machine Learning calibration of satellite platform magnetometer data |
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| contributing persons: |
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| contributing corporate bodies: |
| Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
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38329-6 |
| Universität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät[Grad-verleihende Institution] |
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2147083-2 |
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| abstract: |
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This research explores the evolution of Earth's magnetic field, emphasizing the importance
of accurate data for analysis and prediction. The dissertation introduces a novel
Machine Learning-based approach to enhance the calibration of platform magnetometers
on non-dedicated satellites, addressing the challenges of their rough calibration.
The methodology, applied to the GOCE and GRACE-FO missions, significantly improves
data accuracy, enabling scientific application. This work increases data availability
for geomagnetic studies and sets the stage for future applications in satellite missions.
[English] |
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Diese Forschung untersucht die Entwicklung des Erdmagnetfeldes und betont die Bedeutung
präziser Daten. Die Dissertation führt einen maschinellen Lernansatz zur Verbesserung
der Kalibrierung von Magnetometern auf nicht dedizierten Satelliten ein, um die Probleme
der groben Kalibrierung zu lösen. Angewendet auf die GOCE- und GRACE-FO-Missionen,
verbessert die Methodik die Datenpräzision erheblich und ermöglicht wissenschaftliche
Anwendungen. Diese Arbeit erhöht die Datenverfügbarkeit für geomagnetische Studien
und ebnet den Weg für die Anwendung auf zukünftige Satellitenmissionen.
[German] |
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| document type: |
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| institution: |
| Faculty of Mathematics and Natural Sciences |
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| language: |
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| subject class (DDC): |
| 004 Data processing Computer sciences |
| 500 Natural sciences |
| 530 Physics |
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| extent: |
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1 Online-Ressource (VIII, 107 Seiten)
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publication /
production: |
Rostock
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Rostock: Universität Rostock
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19.02.2024
(normalised date: 2024) |
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| statement of responsibility: |
| vorgelegt von Kevin Marcel Styp-Rekowski |
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| notes: |
| Enthält Zeitschriftenartikel |
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| identifiers: |
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| access condition: |
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| license/rights statement: |
all rights reserved
This work may only be used under the terms of the German Copyright Law (Urheberrechtsgesetz). |
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| RosDok id: |
rosdok_disshab_0000003264 |
| created / modified: |
19.06.2025 / 19.06.2025
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| metadata license: |
The metadata of this document was dedicated to the public domain
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
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