National wetland mapping using remote-sensing-derived environmental variables, archive field data, and artificial intelligence.

Rapinel, Sébastien; Panhelleux, Léa; Gayet, Guillaume; Vanacker, Rachel; Lemercier, Blandine; Laroche, Bertrand; Chambaud, François; Guelmami, Anis; Hubert-Moy, Laurence

Rapinel, Sébastien; Panhelleux, Léa; Gayet, Guillaume; Vanacker, Rachel; Lemercier, Blandine; Laroche, Bertrand; Chambaud, François; Guelmami, Anis; Hubert-Moy, Laurence.

Afiliación

Rapinel S; LETG UMR 6554, University of Rennes - CNRS, place du recteur Henri le Moal, Rennes, 35000, France.
Panhelleux L; LETG UMR 6554, University of Rennes - CNRS, place du recteur Henri le Moal, Rennes, 35000, France.
Gayet G; PatriNat OFB-CNRS-MNHN, 57 rue Cuvier, Paris, 75231, France.
Vanacker R; PatriNat OFB-CNRS-MNHN, 57 rue Cuvier, Paris, 75231, France.
Lemercier B; SAS UMR 1069, Institut Agro Rennes-Angers - INRAE, 65 rue de Saint-Brieuc, Rennes, 35000, France.
Laroche B; InfoSol-US 1106, INRAE, Orléans, 45075, France.
Chambaud F; Agence de l'eau Rhône Méditerranée Corse, 2-4 allée de Lodz, Lyon, 69363, France.
Guelmami A; Tour du Valat, Le Sambuc, Arles, 13200, France.
Hubert-Moy L; LETG UMR 6554, University of Rennes - CNRS, place du recteur Henri le Moal, Rennes, 35000, France.

Heliyon ; 9(2): e13482, 2023 Feb.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36816231

Palabras clave

DTM; Databases; Random forest; Remote sensing; Soil; Vegetation

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Heliyon Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Francia Pais de publicación: Reino Unido

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