Chlorophyll-a Prediction Based on Machine Learning and Satellite Data in the South Sea of Korea

Chlorophyll-a (Chl-a) is a critical indicator of phytoplankton biomass, offering key insights into changes in marine ecosystems, including algal blooms and nutrient cycling. However, predicting Chl-a concentrations using numerical models remains challenging due to the intricate interplay of climatic...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Heejun Kim, Bong-Guk Kim, Kuk Jin Kim, Tae-Ho Kim, Hye-Kyeong Shin, Jin Hyun Han
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	IEEE 2025-01-01
سلاسل:	IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
الموضوعات:	Chlorophyll-a ensemble feature ablation study machine learning (ML) satellite data South Sea of Korea
الوصول للمادة أونلاين:	https://ieeexplore.ieee.org/document/11086093/
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!