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...

Descripció completa

Dades bibliogràfiques

Autors principals:	Ndiaye, Mamadou, Boissy, René, Mendy, Anastasie, Niang, Gallo
Format:	Artigo
Idioma:	Francês
Publicat:	Société Royale Belge de Géographie 2025
Matèries:	télédétection Sahel inondations fleuve Sénégal susceptibilité apprentissage automatique Random Forest SHAP remote sensing floods Senegal river susceptibility machine learning
Accés en línia:	https://doi.org/10.4000/15exv https://hdl.handle.net/20.500.13089/15exv https://journals.openedition.org/belgeo/84512
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