Artificial Intelligence for Ocean Remote Sensing
Idioma: inglés
Editorial: MDPI AG, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The use of Artificial Intelligence (AI) has the potential to revolutionize the way we collect, analyze, and interpret data from the vast and complex oceans. AI oceanography has demonstrated its capability in the handling of various oceanic problems, from monitoring marine ecosystems and the environment to predicting ocean currents and weather patterns. Concurrently, propelled by the continuous development of remote sensing techniques over recent decades, ocean observation has entered the big data era. An increasing number of ocean satellites equipped with broad sensors have been deployed to view oceans from large-scale and high-resolution perspectives. The fusion of AI and remote sensing has unleased great potential in dealing with remote sensing retrieval, feature/pattern recognition, and reconstruction problems. The underlying rules of hidden correlation can be revealed from the collected data to advance our understanding of oceans and contribute to more effective protection and management efforts. By further combining these with other oceanic data, such as numerical models and re-analyses, the challenges faced by traditional oceanography can be effectively mitigated, and a new data-driven direction for ocean remote sensing can emerge as a new paradigm.…
N° de ref. del artículo 9783725836093
- Título
- Artificial Intelligence for Ocean Remote Sensing
- Editorial
- MDPI AG
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3725836094
- ISBN 13
- 9783725836093
- Peso del artículo
- 855 gramos
- Dimensiones
- 250x175x22 mm
The use of Artificial Intelligence (AI) has the potential to revolutionize the way we collect, analyze, and interpret data from the vast and complex oceans. AI oceanography has demonstrated its capability in the handling of various oceanic problems, from monitoring marine ecosystems and the environment to predicting ocean currents and weather patterns. Concurrently, propelled by the continuous development of remote sensing techniques over recent decades, ocean observation has entered the big data era. An increasing number of ocean satellites equipped with broad sensors have been deployed to view oceans from large-scale and high-resolution perspectives. The fusion of AI and remote sensing has unleased great potential in dealing with remote sensing retrieval, feature/pattern recognition, and reconstruction problems. The underlying rules of hidden correlation can be revealed from the collected data to advance our understanding of oceans and contribute to more effective protection and management efforts. By further combining these with other oceanic data, such as numerical models and re-analyses, the challenges faced by traditional oceanography can be effectively mitigated, and a new data-driven direction for ocean remote sensing can emerge as a new paradigm.
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