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    Remote Quantification of Soil Organic Carbon: Role of Topography in the Intra-Field Distribution.
    Cutting, Benjamin J. ; Atzberger, Clement ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 16 (2024-05-01), Heft 9, S. 1510-1529
    Online academicJournal
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    Predication of the post mining land use based on random forest and DBSCAN.
    Bo, Qiang ; Lv, Pinhan ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 19 (2024-01-02), Heft 1, S. 1-16
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Development of a flood hazard mapping model using random forest in Sumedang Regency, West Java, Indonesia.
    Ismanto, R. D. ; Fitriana, H. L. ; et al.
    In: AIP Conference Proceedings, Jg. 2941 (2023-11-24), Heft 1, S. 1-9
    Konferenz
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    Integration of rotation forest and multiboost ensemble methods with forest by penalizing attributes for spatial prediction of landslide susceptible areas.
    Bien, Tran Xuan ; Iqbal, Mudassir ; et al.
    In: Stochastic Environmental Research & Risk Assessment, Jg. 37 (2023-12-01), Heft 12, S. 4641-4660
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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    Application of advanced machine learning algorithms and geospatial techniques for groundwater potential zone mapping in Gambela Plain, Ethiopia.
    Seifu, Tesema Kebede ; Eshetu, Kidist Demessie ; et al.
    In: Hydrology Research, Jg. 54 (2023-10-01), Heft 10, S. 1246-1266
    academicJournal
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    Flood-Prone Zones of Meandering Rivers: Machine Learning Approach and Considering the Role of Morphology (Kashkan River, Western Iran).
    Ghahraman, Kaveh ; Nagy, Balázs ; et al.
    In: Geosciences (2076-3263), Jg. 13 (2023-09-01), Heft 9, S. 267-284
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Landslide Susceptibility Mapping in a Mountainous Area Using Machine Learning Algorithms.
    Shahabi, Himan ; Ahmadi, Reza ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 15 (2023-06-15), Heft 12, S. 3112-3129
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Flood susceptibility assessment using extreme gradient boosting (EGB), Iran.
    Mirzaei, Sajjad ; Vafakhah, Mehdi ; et al.
    In: Earth Science Informatics, Jg. 14 (2021-03-01), Heft 1, S. 51-67
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
    View record at Springer (Volltext)
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    Application of SWAT, Random Forest and artificial neural network models for sediment yield estimation and prediction of gully erosion susceptible zones: study on Mayurakshi River Basin of Eastern India.
    Ghosh, Abhishek ; Maiti, Ramkrishna
    In: Geocarto International, Jg. 37 (2022-12-20), Heft 25, S. 9663-9687
    academicJournal
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    A Comparison Study of Landslide Susceptibility Spatial Modeling Using Machine Learning.
    Nurwatik, Nurwatik ; Ummah, Muhammad Hidayatul ; et al.
    In: ISPRS International Journal of Geo-Information, Jg. 11 (2022-12-01), Heft 12, S. 602-622
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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    Flash-flood susceptibility mapping based on XGBoost, random forest and boosted regression trees.
    Abedi, Rahebeh ; Costache, Romulus ; et al.
    In: Geocarto International, Jg. 37 (2022-10-01), Heft 19, S. 5479-5496
    academicJournal
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    Evaluating the potential for site-specific modification of LiDAR DEM derivatives to improve environmental planning-scale wetland identification using Random Forest classification.
    O'Neil, Gina L. ; Goodall, Jonathan L. ; et al.
    In: Journal of Hydrology, Jg. 559 (2018-04-01), S. 192-208
    academicJournal
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    Gully erosion susceptibility assessment based on machine learning-A case study of watersheds in Tuquan County in the black soil region of Northeast China.
    Liu, Congtan ; Fan, Haoming ; et al.
    In: CATENA, Jg. 222 (2023-03-01), S. N.PAG
    academicJournal
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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
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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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
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    A tree-based intelligence ensemble approach for spatial prediction of potential groundwater.
    Avand, Mohammadtaghi ; Janizadeh, Saeid ; et al.
    In: International Journal of Digital Earth, Jg. 13 (2020-12-01), Heft 12, S. 1408-1429
    Online academicJournal
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    Volltext (PDF)
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    Spatially explicit modeling of disease surveillance in mixed oak-hardwood forests based on machine-learning algorithms.
    Ezzati, Sättar ; Zenner, Eric K. ; et al.
    In: Journal of Environmental Management, Jg. 337 (2023-07-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Iterative random forests to discover predictive and stable high-order interactions.
    Basu, Sumanta ; Brown, James B. ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 115 (2018-02-20), Heft 8, S. 1943-1948
    Online academicJournal
    Zugriff:
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    Controls on soil carbon storage from topography and vegetation in a rocky, semi-arid landscapes.
    Román-Sánchez, A. ; Vanwalleghem, T. ; et al.
    In: Geoderma, Jg. 311 (2018-02-01), S. 159-166
    academicJournal
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    Landslide susceptibility assessment in Lianhua County (China): A comparison between a random forest data mining technique and bivariate and multivariate statistical models.
    Hong, Haoyuan ; Pourghasemi, Hamid Reza ; et al.
    In: Geomorphology, Jg. 259 (2016-04-15), S. 105-118
    academicJournal
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