Im Hintergrund sehen wir Sanddünen. Im Vordergrund ist eine Oase zu sehen. Viele Bäume mit orangefarbenen Blättern stehen entlang eines Flussufers und kleiner Seen am Rande der Wüste.

Publikationen von Christian Reimers

Zeitschriftenartikel (4)

1.
Zeitschriftenartikel
Benson, V.; Bastos, A.; Reimers, C.; Winkler, A.; Yang, F.; Reichstein, M.: Atmospheric transport modeling of CO2 with neural networks. Journal of Advances in Modeling Earth Systems 17 (2), e2024MS004655 (2025)
2.
Zeitschriftenartikel
Liu, G.; Migliavacca, M.; Reimers, C.; Kraft, B.; Reichstein, M.; Richardson, A. D.; Wingate, L.; Delpierre, N.; Yang, H.; Winkler, A.: DeepPhenoMem V1.0: Deep learning modelling of canopy greenness dynamics accounting for multi-variate meteorological memory effects on vegetation phenology. Geoscientific Model Development 17 (17), S. 6683 - 6701 (2024)
3.
Zeitschriftenartikel
Winkler, A.; Myneni, R.; Reimers, C.; Reichstein, M.; Brovkin, V.: Carbon system state determines warming potential of emissions. PLOS ONE 19 (8), e0306128 (2024)
4.
Zeitschriftenartikel
Wutzler, T.; Reimers, C.; Ahrens, B.; Schrumpf, M.: Optimal enzyme allocation leads to the constrained enzyme hypothesis: the Soil Enzyme Steady Allocation Model (SESAM; v3.1)). Geoscientific Model Development 17 (7), S. 2705 - 2725 (2024)

Buchkapitel (1)

5.
Buchkapitel
Reimers, C.; Bodesheim, P.; Runge, J.; Denzler, J.: Conditional adversarial debiasing: Towards learning unbiased classifiers from biased data. In: Pattern Recognition. DAGM GCPR 2021. Lecture Notes in Computer Science, Bd. 13024, S. 48 - 62. Springer International Publishing, Cham (2021)

Konferenzbeitrag (1)

6.
Konferenzbeitrag
Friede, D.; Reimers, C.; Stuckenschmidt, H.; Niepert, M.: Learning disentangled discrete representations. Machine learning and knowledge discovery in databases: Research track. ECML PKDD 2023. Lecture Notes in Computer Science 14172, S. 593 - 609 (2023)

Preprint (1)

7.
Preprint
Reimers, C.; Hafezi Rachti, D.; Liu, G.; Winkler, A.: Comparing data-driven and mechanistic models for predicting phenology in deciduous broadleaf forests. arXiv (2024)
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