Machine Learning calibration of satellite platform magnetometer data Styp-Rekowski, Kevin , 1993- (VerfasserIn) Stolle, Claudia , 1977- (AkademischeR BetreuerIn) Kao, Odej , 1971- (AkademischeR BetreuerIn) Grayver, Alexander V. , 1988- (AkademischeR BetreuerIn) Universität Rostock (Grad-verleihende Institution) Universität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät (Grad-verleihende Institution) Text theses Text Hochschulschrift 2024 19.02.2024 eng ger electronic resourceremoteComputermedienOnline-Ressourceapplication/pdf1 Online-Ressource (VIII, 107 Seiten) Illustrationen, Diagramme 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.<eng> 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.<ger> Open Access Urheberrechtsschutz 1.0 vorgelegt von Kevin Marcel Styp-Rekowski Enthält Zeitschriftenartikel GutachterInnen: Claudia Stolle (IAP Kühlungsborn) ; Odej Kao (TU Berlin) ; Alexander Grayver (Universität zu Köln) Dissertation Universität Rostock 2024 Kumulative Dissertation 004 500 530 523.01 520 https://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00004838 https://doi.org/10.18453/rosdok_id00004838 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004838-8 https://d-nb.info/1369498756/34 Machine Learning calibration of satellite platform magnetometer data--(DE-627)192870400X urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004838-8 doi: 10.18453/rosdok_id00004838 oclc: 1524117844 ppn: (DE-627)1928701426