Machine Learning calibration of satellite platform magnetometer data
Styp-Rekowski, Kevin
1993-
VerfasserIn
aut
Stolle, Claudia
1977-
AkademischeR BetreuerIn
dgs
Kao, Odej
1971-
AkademischeR BetreuerIn
dgs
Grayver, Alexander V.
1988-
AkademischeR BetreuerIn
dgs
Universität Rostock
Grad-verleihende Institution
dgg
Universität Rostock
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Grad-verleihende Institution
dgg
text
theses
Text
Hochschulschrift
gw
2024
monographic
XA-DE
Rostock
Universität Rostock
publisher
19.02.2024
Rostock
Universitätsbibliothek Rostock
distributor
eng
ger
application/pdf
1 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
Rostock : Universität Rostock, 2024
Druck-Ausgabe
(DE-627)192870400X
Styp-Rekowski, Kevin, 1993 -
urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004838-8
10.18453/rosdok_id00004838
1524117844
rda
DE-627
250619
1928701426
20251227T185450.0
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(Revision 1.174 20250328)
ger