Applying deep learning to NASA MODIS data to create a community record of marine low-cloud mesoscale morphology

Yuan, Tianle; Song, Hua; Wood, Robert; Mohrmann, Johannes; Meyer, Kerry; Oreopoulos, Lazaros; Platnick, Steven

doi:10.5194/amt-13-6989-2020

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Artikel / Aufsatz Dezember 2020 CC BY 4.0

Veröffentlicht

Applying deep learning to NASA MODIS data to create a community record of marine low-cloud mesoscale morphology

Yuan, Tianle; Song, Hua; Wood, Robert; Mohrmann, Johannes; Meyer, Kerry; Oreopoulos, Lazaros; Platnick, Steven

Vorschau

Einordnung

Erschienen in:: Atmospheric Measurement Techniques
Bd. 13, H. 12 (12.2020), S. 6989-6997
Band:: 13
Heft:: 12
Erscheinungsdatum:: 12.2020
DOI:: 10.5194/amt-13-6989-2020
Sonstiger Identifikator (importID):: oai:publications.copernicus.org:amt84146
Sprache:: Englisch
Ressourcentyp:: Text
Verlag:: Copernicus Publications
Art der Ablieferung:: Verlagsveröffentlichung
Link zum Volltext:: https://amt.copernicus.org/articles/13/6989/2020/amt-13-6989-2020.pdf

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Yuan, Tianle / Song, Hua / Wood, Robert / et al: Applying deep learning to NASA MODIS data to create a community record of marine low-cloud mesoscale morphology. 2020. Copernicus Publications.

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