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小湖中的广泛浮游植物监测:一个案例研究,比较了来自星球超级狗和ESA Sentinel-2的卫星图像
Atton yh1122银河国际 D,Spyrakos E,Hunter P&Jones ID(2025)小湖区的广泛浮游植物监测:一个案例研究比较了Planet Superdoves和Esa Sentinel-2的卫星图像。遥感中的边界,6。https://doi.org/10.3389/frsen.2025.1549119
工程师,数据科学家和发芽的羊水学家。
我应用卫星遥感和机器学习,以监视和预测内陆水体中的蓝细菌开花,目前正在围绕此主题进行博士研究。
从2024年1月至4月开始,我曾与3deo和yh1122银河国际6163线路检测 of yh1122银河国际6163线路检测 of Stirling,开发云基础架构合作,曾在有害的藻类Bloom Intellignt Twin(习惯)项目中担任遥感科学家,以自动处理和可视化Algal Blooms In lough Neaeagh。的Algal Blooms Ingal Blooms的卫星成像。
我的博士学位由Hydro Nation Archolars计划提供资金。
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小湖中的广泛浮游植物监测:一个案例研究,比较了来自星球超级狗和ESA Sentinel-2的卫星图像
Atton yh1122银河国际 D,Spyrakos E,Hunter P&Jones ID(2025)小湖区的广泛浮游植物监测:一个案例研究比较了Planet Superdoves和Esa Sentinel-2的卫星图像。遥感中的边界,6。https://doi.org/10.3389/frsen.2025.1549119
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更多的数据总是更好吗? - 基于长期观察的藻类的机器学习预测
Atton yh1122银河国际 D,Werther M,Mackay EB,Spyrakos E,Hunter P&Jones ID(2025)的数据总是更好吗? - 基于长期观察的藻类的机器学习预测。环境管理杂志,373,艺术。 no。:123478。https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.123478
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Salmi P,PölönenI,yh1122银河国际 DA,Calderini ML,May L,Olszewska J,Perozzi L,PääkkönenS,Taipale S&Hunter S&Hunter P(2024)使用phytoplankton Nevernal Imnetss.andural Imnetsign林科和海洋学:方法,22(1),第1-13页。 https://doi.org/10.1002/lom3.10588
我在生物学和环境科学系的各种课程上提供教学支持。 2024年12月,我被高等教育学院(AFHEA)授予副同事。