Inferring Surface NO2 Over Western Europe: A Machine Learning Approach With Uncertainty Quantification

Référence Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129, 20, e2023JD040676
Publication Publié, 2024-10-01

Article révisé par les pairs

Enhancing Satellite-Based NO2 Monitoring with Machine Learning: From Near Surface Concentration Estimation to A-Priori Profile Development
par Sun, Wenfu , Tack, Frederik , Clarisse, Lieven , Van Roozendael, Michel
Publication 2025-04-28
Inferring High-resolution Near-surface NO2 Concentrations over Belgium through Convolutional Neural Networks
par Sun, Wenfu , Tack, Frederik , Clarisse, Lieven , Schneider, Rochelle , Van Roozendael, Michel
Publication 2022-11-05
Inferring near-surface NO2 concentrations for Belgium using multiple machine learning models and TROPOMI data
par Sun, Wenfu , Tack, Frederick , Clarisse, Lieven , Schneider, Rochelle , Van Roozendael, Michel
Publication 2023-04-28
Towards a low-resolution infrared sounder for monitoring atmospheric ammonia (NH3) at high spatial resolution
par Noppen, Lara , Clarisse, Lieven , Tack, Frederik , Ruhtz, Thomas , Van Damme, Martin , Van Roozendael, Michel , Schuettemeyer, Dirk , Coheur, Pierre
Publication 2025-09
Atmospheric HONO Observed Over Global Biomass Burning Regions Using Satellite Observations of TROPOMI and GEMS
par Theys, Nicolas , Yu, Huan , Franco, Bruno , Clarisse, Lieven , Volkamer, Rainer M. , Cha, Hyeji , Kim, Jhoon , De Smedt, Isabelle , Stavrakou, Trissevgeni , Van Gent, Jeroen , Van Roozendael, Michel
Publication 2025-04-01

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