Performance and Efficiency of Machine Learning Based Approaches for Wildfire Susceptibility Mapping
Détails
Etat: Public
Version: Final published version
Licence: CC BY 4.0
ID Serval
serval:BIB_6DCBAA757913
Type
Actes de conférence (partie): contribution originale à la littérature scientifique, publiée à l'occasion de conférences scientifiques, dans un ouvrage de compte-rendu (proceedings), ou dans l'édition spéciale d'un journal reconnu (conference proceedings).
Sous-type
Abstract (résumé de présentation): article court qui reprend les éléments essentiels présentés à l'occasion d'une conférence scientifique dans un poster ou lors d'une intervention orale.
Collection
Publications
Institution
Titre
Performance and Efficiency of Machine Learning Based Approaches for Wildfire Susceptibility Mapping
Titre de la conférence
ICFBR 2022
Statut éditorial
Publié
Date de publication
09/08/2022
Volume
17
Pages
38
Langue
anglais
Mots-clé
wildfires mapping, land cover, machine learning, model validation, GIS
Open Access
Oui
Création de la notice
07/09/2022 14:18
Dernière modification de la notice
11/01/2023 7:11
Données d'usage
