Cartographie prédictive d’un coquillage invasif via l’apprentissage automatique des données acoustiques multi-fréquentielles et vérités-terrain : Crepidula fornicata en Baie du Mont-Saint-Michel - Archive ouverte HAL
Poster De Conférence Année : 2023

Cartographie prédictive d’un coquillage invasif via l’apprentissage automatique des données acoustiques multi-fréquentielles et vérités-terrain : Crepidula fornicata en Baie du Mont-Saint-Michel

Domaines

Sciences de l'environnement

Hélène GLORIA  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-04061829

Soumis le : vendredi 7 avril 2023-10:29:14

Dernière modification le : mercredi 30 octobre 2024-13:37:26

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04061829 , version 1 (07-04-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04061829 , version 1

Citer

Alyson Le Quilleuc, Marie-Caroline Husset, Antoine Collin, Éric Feunteun. Cartographie prédictive d’un coquillage invasif via l’apprentissage automatique des données acoustiques multi-fréquentielles et vérités-terrain : Crepidula fornicata en Baie du Mont-Saint-Michel. Merigéo : de l'océan à la côte l'information géographique en mouvement, Mar 2023, Le Havre, France. . ⟨hal-04061829⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

MNHN UNIV-BREST EPHE UNIV-AG UR2-HB CNRS UNIV-ANGERS LETG BOREA COMUE-NORMANDIE PSL UNIV-RENNES2 UNIV-RENNES UNICAEN SORBONNE-UNIVERSITE SU-SCIENCES INEE-CNRS
47 Consultations
0 Téléchargements

Partager

More