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Vaughan, A.; Mateo-García, G.; Gómez-Chova, L.; Ruzicka, V.; Guanter-Palomar, LM.; Irakulis-Loitxate, I. (2024). CH4Net: a deep learning model for monitoring methane super-emitters with Sentinel-2 imagery. Atmospheric Measurement Techniques. 17(9):2583-2593. https://doi.org/10.5194/amt-17-2583-2024
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/207816
Título: | CH4Net: a deep learning model for monitoring methane super-emitters with Sentinel-2 imagery | |
Autor: | Vaughan, Anna Mateo-García, Gonzalo Gómez-Chova, Luis Ruzicka, Vit Irakulis-Loitxate, Itziar | |
Entidad UPV: |
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Fecha difusión: |
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Resumen: |
[EN] We present a deep learning model, CH4Net, for automated monitoring of methane super-emitters from Sentinel-2 data. When trained on images of 23 methane super-emitter locations from 2017-2020 and evaluated on images ...[+]
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Palabras clave: |
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Derechos de uso: | Reconocimiento (by) | |
Fuente: |
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DOI: |
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Editorial: |
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Versión del editor: | https://doi.org/10.5194/amt-17-2583-2024 | |
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