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 Géographie Environnement et Société Méthodes et statistiques Traitement des images [eess.IV]
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https://hal.science/hal-03747835

Soumis le : lundi 8 août 2022-17:13:38

Dernière modification le : mardi 10 septembre 2024-09:36:05

Archivage à long terme le : mercredi 9 novembre 2022-18:57:45

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Dates et versions

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

Identifiants

  • HAL Id : hal-03747835 , version 1

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-03747835v1⟩

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