Модели на основе ГИС и ДЗ для картографирования подверженности овражной эрозии с использованием данных машинного обучения и дистанционного зондирования

GIS‐ and RS‐based models for gully erosion susceptibility mapping using machine learning and remote sensing data

Авторы
Ислам Ф , Биби Т , Рехман Н , Дэвис Б , Аслам Р.В , Ребух Н.Я 1 , Эльманнаи Х , Тарик А
Журнал
Earth Surface Processes and Landforms
Издательство
John Wiley & Sons Ltd
Язык
Английский
Статус
Опубликовано
Подразделение
Институт экологии
Ссылка
Внешняя ссылка
DOI
10.1002/ESP.70198
Год
2025
Организации
  • 1 Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы
Цитировать
ГОСТ MLA RIS BibTex
Поделиться

Другие записи

МНОГОПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ РИЗОБАКТЕРИИ ЧЕРНОГО ТМИНА (NIGELLA SATIVA L.) ОДНОВРЕМЕННО СМЯГЧАЮТ СОЛЕВОЙ СТРЕСС И УЛУЧШАЮТ РОСТ И ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ.

Статья
Ребух Н.Я, Жабборова Д, Нурматова М, Бишт Н, Джаббаров З, Первин К, Барасарати Дж, Гарг А.П, Riyaz S
Scientific Reports. Nature Publishing Group. 2025.

УЛУЧШЕНИЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПОДВЕРЖЕННОСТИ ЛЕСНЫМ ПОЖАРАМ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ОБЪЯСНЕНИЙ ШЕПЛИ - ИНТЕГРИРОВАННЫЙ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ В СРЕДИЗЕМНОМОРСКОМ РЕГИОНЕ СЕВЕРНОГО МАРОККО

Статья
Ребух Н.Я, Мумане А, Аль Каркури А, Эльмотаваккиль А, Альхурайджи В.С, Юсеф Ю.М
Frontiers in Forests and Global Change. Frontiers Media SA. 2025.