Modélisation de la susceptibilité aux inondations par apprentissage automatique : Performance de SVM, KNN, XGBoost, RF et Perceptron multitouche (MLP) dans la moyenne vallée du fleuve Sénégal

Les inondations constituent l’un des aléas naturels majeurs affectant les régions sahéliennes, en raison de la combinaison de contraintes climatiques, topographiques et d’une forte vulnérabilité des territoires. Cette étude vise à modéliser la susceptibilité aux inondations dans la moyenne vallée du...

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Dettagli Bibliografici

Autori principali:	Ndiaye, Mamadou, Boissy, René, Mendy, Anastasie, Niang, Gallo
Natura:	Artigo
Lingua:	Francês
Pubblicazione:	Société Royale Belge de Géographie 2025
Soggetti:	télédétection Sahel inondations fleuve Sénégal susceptibilité apprentissage automatique Random Forest SHAP remote sensing floods Senegal river susceptibility machine learning
Accesso online:	https://doi.org/10.4000/15exv https://hdl.handle.net/20.500.13089/15exv https://journals.openedition.org/belgeo/84512
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