Schoobrary رجوع
العودة إلى البحث
رسائل ماجيستير الانجليزية 2022 0c962ee5-fd87-4b50-99be-3d5dc3c2e9db

Eddy Detection Using Reanalysis Datasets

Issam Lakkis , Omar Bassam Hakla

كلية مارون سمعان للهندسة والعمارة-الجامعة الأمريكية في بيروت · لبنان

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Oceanic eddies are ubiquitous in oceans and play a major role in several parameters that include ocean energy transfer, nutrients distribution and air-sea interaction. Typically, eddy detection algorithms are based on single physical parameter, geometrics or other handcrafted features. To achieve better performances, we aim to develop a new approach to fuse multi-variable features for eddy detection. We will investigate lumping satellite datasets of Sea surface height, Sea surface temperature, Salinity in addition to full model solution velocity field through the inclusion of information (correlation) between the datasets.

التعريف والنوع

رقم الوثيقة
0c962ee5-fd87-4b50-99be-3d5dc3c2e9db
رقم العقد
0
نوع الوسائط
Crawler
نوع المحتوى
الرسائل العلمية
صيغة المصدر
رسائل ماجيستير
نوع الملف
pdf text
أسماء الملفات
2206075_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين
[{"name_ar":"Issam Lakkis ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Omar Bassam Hakla","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]
اللغة
English

المصدر والدورية

اسم المصدر
Eddy Detection Using Reanalysis Datasets

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات
0
كلمات الباحثين
Show simple item record dc.contributor.advisor Lakkis, Issam dc.contributor.author Hakla, Omar dc.contributor.author Lakkis, Issam dc.contributor.author Hoteit, Ibrahim dc.contributor.author Abou Jaoude, Dany dc.date.accessioned 2022-09-05T03:38:03Z dc.date.available 2022-09-05T03:38:03Z dc.date.issued 2022-09-05 dc.date.submitted 2022-09-04 dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10938/23535 dc.description.abstract Oceanic eddies are ubiquitous in oceans and play a major role in several parameters that include ocean energy transfer, nutrients distribution and air-sea interaction. Typically, eddy detection algorithms are based on single physical parameter, geometrics or other handcrafted features. To achieve better performances, we aim to develop a new approach to fuse multi-variable features for eddy detection. We will investigate lumping satellite datasets of Sea surface height, Sea surface temperature, Salinity in addition to full model solution velocity field through the inclusion of information (correlation) between the datasets. dc.language.iso en_US dc.subject Eddy dc.subject Deep learning dc.subject convolutional neural network dc.subject Segmentation dc.subject Labelme dc.subject Cyclonic

إشراف وإعداد

الإشراف
Issam Lakkis
الإعداد
Omar Bassam Hakla

الاقتباسات الببليوغرافية

APA

Issam Lakkis و Omar Bassam Hakla. (2022). Eddy Detection Using Reanalysis Datasets. أطروحة(رسائل ماجيستير). كلية مارون سمعان للهندسة والعمارة-الجامعة الأمريكية في بيروت. لبنان.

MLA

Issam Lakkis و Omar Bassam Hakla. Eddy Detection Using Reanalysis Datasets. 2022. كلية مارون سمعان للهندسة والعمارة-الجامعة الأمريكية في بيروت، رسائل ماجيستير.