*Result*: Machine Learning calibration of satellite platform magnetometer data
*Further Information*
*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. ; 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.*