A Scalable, Cloud‐Based Workflow for Spectrally‐Attributed ICESat‐2 Bathymetry With Application to Benthic Habitat Mapping Using Deep Learning

Abstract Since the 2018 launch of NASA's ICESat‐2 satellite, numerous studies have documented the bathymetric measurement capabilities of the space‐based laser altimeter. However, a commonly identified limitation of ICESat‐2 bathymetric point clouds is that they lack accompanying spectral reflectanc...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Forrest Corcoran, Christopher E. Parrish, Lori A. Magruder, J. P. Swinski
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	American Geophysical Union (AGU) 2024-11-01
سلاسل:	Earth and Space Science
الموضوعات:	ICESat‐2 cloud computing bathymetry benthic habitats data fusion deep learning
الوصول للمادة أونلاين:	https://doi.org/10.1029/2024EA003735
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!