MACHINE LEARNING BASED PREDICTION OF HYDROGEOLOGICAL PARAMETERS AND GROUNDWATER POTENTIAL INDEX USING GEOSPATIAL AND BOREHOLE DATA
提出融合地理空间与钻孔数据的机器学习框架,预测水文地质参数与地下水潜力指数。
提出融合地理空间与钻孔数据的机器学习框架,预测水文地质参数与地下水潜力指数。
融合Sentinel-1 SAR与Sentinel-2光学影像,用随机森林在GEE上绘制孟加拉国Bo
用Landsat 5/8裸土光谱指数识别裸土并机器学习建模表层土壤质地与全碳。
对比专家驱动AHP与遥感基础模型增强的CAT-XGB集成,用于尼日利亚西北部地下水潜力制图。
系统综述2020—2026年玉米精准农业技术、应用与产量优化研究。
结合VIIRS热异常、ERA5-Land气象数据与XGBoost,构建厄瓜多尔5公里分辨率森林火灾风
用随机森林与支持向量机评估南非eThekwini地区滑坡易发性并分析住房风险。
用Landsat光谱与地形特征结合集成学习,实现马来西亚与巴基斯坦跨区域USDA土壤质地分类。
GIS, Remote Sensing and Machine Learning Applications for Forest Fire Mapping, Susceptibility Assessment and Risk Analysis: A Systematic Review。Research Square
研究不同训练-测试数据划分比例对无人机多光谱小麦产量预测的影响,发现可降低训练比例。
系统综述2018-2026年196项AI用于土壤特性与农业的研究。
用Landsat与Sentinel-2影像和三种机器学习算法自动分类胡志明市不透水面并监测15年变化
比较RF、SVM、ANN、CNN在尼日利亚农业用地制图中的表现
用遥感与可解释机器学习预测阿尔及利亚半干旱城市潜在城市冷岛位置。
用高光谱与机器学习反演陕北农牧交错带农田土壤全氮含量。
利用高光谱数据与随机森林识别哈萨克斯坦东北部麦田作物与杂草,并分析误判的生物学原因。
综述遥感碳储量估算技术及其在碳信用评估中的应用与挑战。
基于GEE融合Sentinel-1/2时序与地形特征,用机器学习高精度制图长三角水稻种植模式。
用机器学习与遥感分析印度库鲁区1991-2022年土地利用变化及其对地表温度的影响。
评估春小麦育种品系产量模型在未参与训练品系上的跨季预测能力。