A global 3D product of phytoplankton community composition derived from satellite and BGC-Argo data using machine learning
| Type | : | COM |
|---|---|---|
| Nature | : | Production scientifique |
| Au bénéfice du Laboratoire | : | Oui |
| Statut de publication | : | Publié |
| Année de publication | : | 2024 |
| Lieu de publication | : | - |
| Titre de la conférence | : | 2024 Ocean Sciences Meeting. AGU |
| Lieu de la conférence | : | - |
| Année de la conférence | : | 2024 |
| Date de début | : | - |
| Date de fin | : | - |
| Titre du proceeding | : | - |
| Editeur de presse | : | - |
| Volume | : | - |
| Fascicule | : | - |
| Pages | : | |
| Auteurs (8) | : | UITZ Julia SAUZEDE Raphaelle TERRATS Louis RENOSH P,r RAS Josephine DIMIER Céline SCHMECHTIG Catherine CLAUSTRE Herve |
| Editeurs scientifiques (0) | : | |
| DOI | : | - |
| URL | : | - |
| Abstract | : | - |
| Mots-clés | : | - |
| Commentaire | : | - |
| Tags | : | - |
| Fichier attaché | : | - |
| Citation | : |
Uitz J, Sauzede R, Terrats L, Renosh PR, Ras J, Dimier C, Schmechtig C, Claustre H (2024) A global 3D product of phytoplankton community composition derived from satellite and BGC-Argo data using machine learning. 2024 Ocean Sciences Meeting. AGU.
|