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Machine Learning for Planetary Science (Helbert, Joern (Hrsg.) / D'Amore, Mario (Hrsg.) / Aye, Michael (Hrsg.) / Kerner, Hannah (Hrsg.))
Machine Learning for Planetary Science
Autor Helbert, Joern (Hrsg.) / D'Amore, Mario (Hrsg.) / Aye, Michael (Hrsg.) / Kerner, Hannah (Hrsg.)
Verlag Elsevier
Co-Verlag Elsevier Science Publishing Co Inc (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2022
Artikelnummer 41963231
ISBN 978-0-12-818721-0
CHF 217.00
Joern Helbert has been a staff scientist at the German Aerospace Center since 2003 and is head of the "Planetary spectroscopy group”. He is an expert in planetary remote sensing using infrared techniques. He is involved in several space missions including BepiColombo, MarsExpress, VenusExpress, the NASA MESSENGER mission to Mercury and the JAXA Hayabusa 2 sample return mission. He is Co-Private Investigator of the MERTIS instrument on BepiColombo.

Mario D'Amore has been a staff researcher at the Institute of Planetary Research of the German Aerospace Center (PF-DLR) since 2008.. He is an expert in data analysis, GIS spatial analysis and databases for scientific purposes. Currently, he is the Data Archive and Handling Manager for the MERTIS instrument on the BepiColombo mission at the PF-DLR. He was involved in ESA's Mars and Venus Express Mission as CoI, Data Archive Manager and Calibration Manager for the PFS experiment. Before that, he obtained a fellowship as Guest Scientist at PF-DLR focused on the development of remote sensing data interpretation algorithms, using the data acquired in the Planetary Emissivity Laboratory (PEL) at the PF-DLR.

Michael Aye is a Research Associate at the Laboratory for Atmospheric and Space Physics, University of Colorado at Boulder. He has been or is currently involved with many missions, including NASA Dawn, Cassini, LRO, MRO, Maven and BepiColombo missions for instrument development, project management, calibration and data analysis. He is Co-Investigator on a NASA Research project and lead analyst on Citizen Science project "Planet Four”. He specializes in cameras, far IR calibration, and image and large data analyses. He is interested in pushing the consolidation of planetary python tools.

Hannah Kerner is an assistant research professor at the University of Maryland in College Park, Maryland in the USA. Her research focuses on machine learning applications for planetary science, specifically novelty detection and change detection. She is a science team member for Mars Science Laboratory (MSL) Curiosity and is on the tactical operations team for the Mars Exploration Rover (MER) Opportunity. She has worked at Planet, a remote sensing company based in San Francisco, as well as NASA's Jet Propulsion Laboratory, Goddard Space Flight Center, and Langley Research Center. She earned her B.S. in computer science at the University of North Carolina at Chapel Hill, where she conducted research in robot motion planning.