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    Environmental factors affecting soil organic carbon, total nitrogen, total phosphorus under two cropping systems in the Three Gorges Reservoir area.
    Wan, He-Shuang ; Zhang, Wei-Chun ; et al.
    In: Journal of Soils & Sediments: Protection, Risk Assessment, Jg. 23 (2023-02-01), Heft 2, S. 831-844
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    Characterizing groundwater distribution potential using GIS-based machine learning model in Chihe River basin, China.
    Wang, Dejian ; Qian, Jiazhong ; et al.
    In: Environmental Earth Sciences, Jg. 81 (2022-06-15), Heft 12, S. 1-17
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    Investigation of land-subsidence phenomenon and aquifer vulnerability using machine models and GIS technique.
    Ghasemi, Adel ; Bahmani, Omid ; et al.
    In: Natural Hazards, Jg. 118 (2023-09-01), Heft 2, S. 1645-1671
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    Fire-susceptibility mapping in the natural areas of Iran using new and ensemble data-mining models.
    Eskandari, Saeedeh ; Pourghasemi, Hamid Reza ; et al.
    In: Environmental Science & Pollution Research, Jg. 28 (2021-09-22), Heft 34, S. 47395-47406
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    Spatial modeling and susceptibility zonation of landslides using random forest, naïve bayes and K-nearest neighbor in a complicated terrain.
    Abu El-Magd, Sherif Ahmed ; Ali, Sk Ajim ; et al.
    In: Earth Science Informatics, Jg. 14 (2021-09-01), Heft 3, S. 1227-1243
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    Soil erosion susceptibility assessment using logistic regression, decision tree and random forest: study on the Mayurakshi river basin of Eastern India.
    Ghosh, Abhishek ; Maiti, Ramkrishna
    In: Environmental Earth Sciences, Jg. 80 (2021-04-15), Heft 8, S. 1-16
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    Comparison of gradient boosted decision trees and random forest for groundwater potential mapping in Dholpur (Rajasthan), India.
    Sachdeva, Shruti ; Kumar, Bijendra
    In: Stochastic Environmental Research & Risk Assessment, Jg. 35 (2021-02-01), Heft 2, S. 287-306
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    Application of airborne hyperspectral data for mapping of invasive alien Spiraea tomentosa L.: a serious threat to peat bog plant communities.
    Kopeć, Dominik ; Sabat-Tomala, Anita ; et al.
    In: Wetlands Ecology & Management, Jg. 28 (2020-04-01), Heft 2, S. 357-373
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    Application of Support Vector Machine, Random Forest, and Genetic Algorithm Optimized Random Forest Models in Groundwater Potential Mapping.
    Naghibi, Seyed ; Ahmadi, Kourosh ; et al.
    In: Water Resources Management, Jg. 31 (2017-07-01), Heft 9, S. 2761-2775
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    A Comparative Assessment Between Three Machine Learning Models and Their Performance Comparison by Bivariate and Multivariate Statistical Methods in Groundwater Potential Mapping.
    Naghibi, Seyed ; Pourghasemi, Hamid
    In: Water Resources Management, Jg. 29 (2015-11-01), Heft 14, S. 5217-5236
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    GIS-based multivariate adaptive regression spline and random forest models for groundwater potential mapping in Iran.
    Zabihi, Mohsen ; Pourghasemi, Hamid Reza ; et al.
    In: Environmental Earth Sciences, Jg. 75 (2016-04-15), Heft 8, S. 1-13
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    GIS-based groundwater potential mapping using boosted regression tree, classification and regression tree, and random forest machine learning models in Iran.
    Naghibi, Seyed Amir ; Pourghasemi, Hamid Reza ; et al.
    In: Environmental Monitoring & Assessment, Jg. 188 (2016), Heft 1, S. 44-70
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