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    IoT-based monitoring system and air quality prediction using machine learning for a healthy environment in Cameroon.
    Folifack Signing, VR ; Mbarndouka Taamté, J ; et al.
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 196 (2024-06-15), Heft 7, S. 621
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    Generation and classification of patch-based land use and land cover dataset in diverse Indian landscapes: a comparative study of machine learning and deep learning models.
    Rengma, NS ; Yadav, M
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 196 (2024-05-22), Heft 6, S. 568
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    An evaluative technique for drought impact on variation in agricultural LULC using remote sensing and machine learning.
    Mustapha, M ; Zineddine, M
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 196 (2024-05-06), Heft 6, S. 515
    Online academicJournal
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    Machine learning-based potential loss assessment of maize and rice production due to flash flood in Himachal Pradesh, India.
    Koley, S ; Kumar, SN
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 196 (2024-05-02), Heft 6, S. 497
    Online academicJournal
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    Impact of long-term mining activity on groundwater dynamics in a mining district in Xinjiang coal Mine Base, Northwest China: insight from geochemical fingerprint and machine learning.
    Luo, A ; Dong, S ; et al.
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 31 (2024-05-01), Heft 22, S. 32136-32151
    Online academicJournal
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    Quantifying the scale of erosion along major coastal aquifers of Pakistan using geospatial and machine learning approaches.
    Aeman, H ; Shu, H ; et al.
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 31 (2024-05-01), Heft 22, S. 32746-32765
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    Modeling monthly reference evapotranspiration process in Turkey: application of machine learning methods.
    Bayram, S ; Çıtakoğlu, H
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 195 (2022-11-03), Heft 1, S. 67
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    Modeling dissolved oxygen concentration using machine learning techniques with dimensionality reduction approach.
    Garabaghi, FH ; Benzer, S ; et al.
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 195 (2023-06-24), Heft 7, S. 879
    Online academicJournal
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    Using machine learning to understand the temporal morphology of the PM <subscript>2.5</subscript> annual cycle in East Asia.
    Wu, D ; Lary, DJ ; et al.
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 191 (2019-06-28), Heft Suppl 2, S. 272
    Online academicJournal
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    Estimating evapotranspiration by coupling Bayesian model averaging methods with machine learning algorithms.
    Yang, Y ; Sun, H ; et al.
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 193 (2021-03-03), Heft 3, S. 156
    Online academicJournal
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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, SA ; Pourghasemi, HR ; et al.
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 188 (2016), Heft 1, S. 44
    Online academicJournal
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    Applying machine learning to forecast daily Ambrosia pollen using environmental and NEXRAD parameters.
    Zewdie, GK ; Liu, X ; et al.
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 191 (2019-06-28), Heft Suppl 2, S. 261
    Online academicJournal
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    Estimating the daily pollen concentration in the atmosphere using machine learning and NEXRAD weather radar data.
    Zewdie, GK ; Lary, DJ ; et al.
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 191 (2019-06-07), Heft 7, S. 418
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    Prediction of the five-day biochemical oxygen demand and chemical oxygen demand in natural streams using machine learning methods.
    Najafzadeh, M ; Ghaemi, A
    In: Environmental monitoring and assessment, Jg. 191 (2019-05-19), Heft 6, S. 380
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