Výsledky vyhledávání

Akademický článek

Southern Ocean ice charts at the Argentine Naval Hydrographic Service and their impact on safety of navigation

Autor: Alvaro S. Scardilli, Constanza S. Salvó, Ludmila Gomez Saez

Publikováno v: Frontiers in Marine Science, Vol 9 (2022)

Antarctica is a largely inhospitable and inaccessible continent that plays a key role in regulating the climate through ocean currents, winds, icebergs drift, and sea-ice concentration and thickness. The study area of this work corresponds to t

Externí odkaz: https://doaj.org/article/d6a699e1a0f24d568b97a944fd05cec4

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

AARI methodology for sea ice charts composition

Autor: E.V. Afanasyeva, T.A. Alekseeva, J.V. Sokolova, D.M. Demchev, M.S. Chufarova, Yu.D. Bychenkov, O.S. Devyataev.

Publikováno v: Российская Арктика, Vol 7, Iss 7, Pp 5-20 (2019)

Sea ice charts of the Arctic and Antarctic Research Institute (AARI) are widely used nowadays for a variety of scientific and practical tasks. However, detailed description of ice charts composition still has not been published. In this paper, staff

Externí odkaz: https://doaj.org/article/fcf76e1a5e704546925dbc485500ff57

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Proof of Concept for Sea Ice Stage of Development Classification Using Deep Learning

Autor: Ryan Kruk, M. Christopher Fuller, Alexander S. Komarov, Dustin Isleifson, Ian Jeffrey

Publikováno v: Remote Sensing, Vol 12, Iss 15, p 2486 (2020)

Accurate maps of ice concentration and ice type are needed to address increased interest in commercial marine transportation through the Arctic. RADARSAT-2 SAR imagery is the primary source of data used by expert ice analysts at the Canadian Ice Serv

Externí odkaz: https://doaj.org/article/8c71ed265391457b85d84fdf2bebd945

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Akademický článek

Classification of Sea Ice Types in Sentinel-1 SAR Data Using Convolutional Neural Networks

Autor: Hugo Boulze, Anton Korosov, Julien Brajard

Publikováno v: Remote Sensing, Vol 12, Iss 13, p 2165 (2020)

A new algorithm for classification of sea ice types on Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data using a convolutional neural network (CNN) is presented. The CNN is trained on reference ice charts produced by human experts and compared with an e

Externí odkaz: https://doaj.org/article/881838aee22b4b5cafb7adde3a74dabf

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Finding Risk-Expenses Pareto-Optimal Routes in Ice-Covered Waters

Autor: Tatiana Zvyagina, Petr Zvyagin

Publikováno v: Journal of Marine Science and Engineering; Volume 10; Issue 7; Pages: 862

Multi-objective optimization of a vessel route is considered of key importance when creating automatic navigation systems to ensure independent navigation in ice conditions. This is explained by the need to take into account not only the time or fuel

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7a8501b57b81a5ab485faaba7beb9ded
https://doi.org/10.3390/jmse10070862

Zobrazit plný text záznamu

Proof of Concept for Sea Ice Stage of Development Classification Using Deep Learning

Autor: Dustin Isleifson, M. Christopher Fuller, Ian Jeffrey, Alexander Komarov, Ryan Kruk

Publikováno v: Remote Sensing, Vol 12, Iss 2486, p 2486 (2020)
Remote Sensing; Volume 12; Issue 15; Pages: 2486

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a0e30cc61fb469b700f571952af35cbe
https://www.mdpi.com/2072-4292/12/15/2486

Zobrazit plný text záznamu

Kniha

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání