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Modelling the distribution of hard seabed using calibrated multibeam acoustic backscatter data in a tropical, macrotidal embayment: Darwin Harbour, Australia
Marine geophysical researches, 2018-06, Vol.39 (1-2), p.249-269
2018
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Predictive modelling of seabed sediment parameters using multibeam acoustic data: a case study on the Carnarvon Shelf, Western Australia
International journal of geographical information science : IJGIS, 2012-02, Vol.26 (2), p.283-307
2012
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Outcropping reef ledges drive patterns of epibenthic assemblage diversity on cross-shelf habitats
Biodiversity and conservation, 2016-03, Vol.25 (3), p.485-502
2016
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The influence of geomorphology and sedimentary processes on shallow-water benthic habitat distribution: Esperance Bay, Western Australia
Estuarine, coastal and shelf science, 2007-03, Vol.72 (1), p.379-386
2007
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Cretaceous to Cenozoic controls on the genesis of the shelf-incising Perth Canyon; insights from a two-part geomorphology mapping approach
Marine geology, 2022-03, Vol.445, p.106731, Article 106731
2022
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Malaysia Airlines flight MH370 search data reveal geomorphology and seafloor processes in the remote southeast Indian Ocean
Marine geology, 2018-01, Vol.395, p.301-319
2018
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Pockmark development in the Petrel Sub-basin, Timor Sea, Northern Australia: Seabed habitat mapping in support of CO2 storage assessments
Continental shelf research, 2014-07, Vol.83, p.129-142
2014
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Bedload sediment transport dynamics in a macrotidal embayment, and implications for export to the southern Great Barrier Reef shelf
Marine geology, 2007-06, Vol.240 (1), p.197-215
2007
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Formation, morphology and preservation of high-energy carbonate lithofacies: Evolution of the cool-water Recherche Archipelago inner shelf, south-western Australia
Sedimentary geology, 2008-06, Vol.207 (1), p.41-55
2008
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Predicting Seabed Hardness Using Random Forest in R
Data Mining Applications with R, 2014, p.299-329
2014
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Predicting Seabed Hardness Using Random Forest in R
Data Mining Applications with R, 2013
2013
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Chapter 11 - Predicting Seabed Hardness Using Random Forest in R
Data Mining Applications with R, 2014, p.299-329
2014
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