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Titlebook: Geomorphic Risk Reduction Using Geospatial Methods and Tools; Raju Sarkar,Sunil Saha,Rajib Shaw Book 2024 The Editor(s) (if applicable) an

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樓主: malignant
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發(fā)表于 2025-3-30 09:51:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 16:06:50 | 只看該作者
Geomorphic Risk Reduction Using Geospatial Methods and Tools
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發(fā)表于 2025-3-30 17:55:09 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 21:21:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 03:06:30 | 只看該作者
Artificial Neural Network Ensemble with General Linear Model for Modeling the Landslide Susceptibililowest RMSE and the highest ROC-AUC (0.864) and kappa index (0.889) during the validation phase (0.086). As per the result of ensemble model 20.99% area of the Mirik region is very highly susceptible for landslide. The anticipated model is reliable in lowering the danger of landslide risks for prosp
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發(fā)表于 2025-3-31 07:23:13 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 10:29:50 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 14:43:03 | 只看該作者
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