Intelligence artificielle et données images massives multi-capteurs pour l'optimisation des systèmes d'alerte précoce à la sècheresse dans les agrosystèmes à forte variabilité des extrêmes climatiques - Archive ouverte HAL
Poster De Conférence Année : 2022

Intelligence artificielle et données images massives multi-capteurs pour l'optimisation des systèmes d'alerte précoce à la sècheresse dans les agrosystèmes à forte variabilité des extrêmes climatiques

Domaines

Modélisation et simulation Traitement des images [eess.IV] Environnement et Société Géographie Méthodes et statistiques
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Année Mois Jours
Avant la publication
lundi 31 mars 2025

Ismaguil Hanadé Houmma  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03747835

Soumis le : mercredi 24 août 2022-23:21:21

Dernière modification le : mercredi 4 décembre 2024-10:20:03

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lundi 31 mars 2025
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Dates et versions

hal-03747835 , version 1 (08-08-2022)
hal-03747835 , version 2 (24-08-2022)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-03747835 , version 2

Citer

Ismaguil Hanadé Houmma, Sébastien Gadal, Loubna El Mansouri, Rachid Hadria. Intelligence artificielle et données images massives multi-capteurs pour l'optimisation des systèmes d'alerte précoce à la sècheresse dans les agrosystèmes à forte variabilité des extrêmes climatiques. 6ème Journées scientifiques de l'école doctorale 355, May 2022, Aix-en-Provence, France. ⟨hal-03747835v2⟩

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