Publications from Cristin

1. The MASSIMAL dataset: Hyperspectral, multispectral and RGB images of shallow coastal habitats in Norway (Database)
2. MassiPipe - a data processing pipeline for hyperspectral images (Software)
3. Massimal GitHub repository (Software)
4. Mapping marine macroalgae using UAV hyperspectral imaging and machine learning (Academic lecture)
5. Mapping shallow marine habitats using UAV hyperspectral imaging (the "MASSIMAL" project) (Academic lecture)
6. The MASSIMAL dataset: High-resolution UAV hyperspectral images of shallow-water habitats with ground truth observations and annotations (Academic lecture)
7. Kartlegging av gruntvannsområder i kystsonen: Bruk av droner, hyperspektral avbildning og innsamling av store bakkesannhets-datasett (Academic lecture)
8. Mapping shallow-water maerl beds with UAV hyperspectral imaging - using convolutional neural nets for image segmentation based on both spectra and texture (Poster)
9. Comparison of Explainable Machine Learning Methods for Marine Vegetation Mapping by Using Hyperspectral Imagery (Academic lecture)
10. Mapping Marine Macroalgae along the Norwegian Coast Using Hyperspectral UAV Imaging and Convolutional Nets for Semantic Segmentation (Academic article)
11. Å kartlegge havets blå skoger (Popular scientific lecture)
12. Shallow water habitat mapping using UAV hyperspectral imaging (Poster)
13. Mapping seagrass and rockweed habitats using UAV hyperspectral imaging and machine learning. (Poster)
14. Utvikling av kartleggingsmetodikk og kriterier for lokalitetskvalitet for marine naturtyper. (Report)
15. Forslag til metodikk for å vurdere økologisk kvalitet for lokaliteter av forvaltningsrelevante marine naturenheter (Report)
16. Machine Learning for Classifying Marine Vegetation from Hyperspectral Drone Data in the Norwegian coast (Masters thesis)
17. "Pitch" av Massimal-prosjektet for NRK (del av felles "digital pitchedag" for alle universiteter i Norge) (Interview)
18. Presentasjon av Massimal-prosjektet på "Åpen Bukt" (del av Forskningsdagene 2022) (Popular scientific lecture)
19. Droner i fjæra: Nye verktøy for å kartlegge tareskog, kråkebollebeiting og ruglbunn (Popular scientific lecture)
20. Machine Learning for Classifying Marine Vegetation from Hyperspectral Drone Data in the Norwegian coast (Poster)
21. Underwater vegetation mapping based on UAV hyperspectral imaging - a potential use case for semantic segmentation through deep learning (Poster)
22. Update from the MASSIMAL project: The use of hyperspectral imaging for marine habitat mapping (Lecture)
23. Presentasjon av forskningsprosjektet Massimal (bidrag til Forskningsdagene 2020) (Documentary)
24. Flyr høyt for å kartlegge undervannsvegetasjon (Interview)
25. Banebrytende forskning for et rent og rikt hav (Interview)
26. Millioner i støtte til havforskning: - Forskning på havet, og det som er i havet, er kjempeviktig for at vi skal kunne utvikle oss fremover (Interview)