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Adobe PDF - 7.9 MB - MD5: 60766690ddcebaf7a9f23e2628fa1bfb
Description Puits, Résumé Documentation
Télédétection haute résolution et hydrogéologie en pays Dogon. Mémoire pour l'obtention du master infrastructures et réseaux hydraulique option : eau souterraine. Hubert, Aline (2014)
Plain Text - 3.0 KB - MD5: c6e9a9252edc5ad4a3683ebdf26f95c5
Documentation
Citation et description du jeu de données
Tabular Data - 171.5 KB - 13 Variables, 832 Observations - UNF:6:lfFr5OHGhtX2+9cwPXFx3A==
DonnéesPeriode d'observation et coordonnees geo. station VSHY sous SIEREM
Inventaire des postes de mesures de VSHY et coordonnées géographiques sous le sie SIEREM
Tabular Data - 89.6 KB - 9 Variables, 858 Observations - UNF:6:+eHRaLDIEzs2+oubxKlyQg==
DonnéesNoms et coordonnees geographiques stations VSHY sous SIEREM
Inventaire des postes de mesures de VSHy depuis le système d'informations SIEREM
Programme hydraulique Via Sahel en pays Dogon, plaine du Séno-Gondo,  frontière Mali Burkina-Faso logo
Dec 8, 2022UMR HydroSciences Montpellier
Programme hydraulique Via Sahel en pays Dogon, plaine du Séno-Gondo, frontière Mali Burkina-Faso L’ONG Via Sahel a financé, depuis 1997, le creusement de 233 puits modernes. Au fil des ans, l’ONG a rencontré des difficultés liées à la nature du sol qui semble présenter, à certain...
JEAI TANIT(INSP, Tunisie ; INNTA, Tunisie ; INAT, Tunisie ; ISSHT, Tunisie ; Université de Tunis El Manar ; IRD)
JEAI TANIT logo
Nov 23, 2022Tunisia (Tunisie)
Jeune Equipe Associée IRD TANIT : Transition Alimentaire et Nutritionnelle Intégrée en Tunisie La JEAI TANIT se situe dans la démarche IRD visant l'émergence ou le renforcement des capacités scientifiques des équipes de recherche dans les pays du Sud dans le cadre de partenariats...
Nov 21, 2022 - UMR iEES-Paris
Mahuzier, C.; Morand, S.; Chaisiri, K.; De Rouw, A.; Soulileuth, B.; Thinphovong, C.; Tran, A.; Valentin, C., 2022, "Random Forest land cover classifications of Sentinel satellite images in 2019, Saen Thong, Thailand", https://doi.org/10.23708/GENR6J, DataSuds, V2
This dataset holds the results of different Random Forest classifications using the combination of Sentinel-2 Optical and Sentinel-1 Radar images. The different images were acquired in 2019. The dataset covers Saen Thong sub-district, Nan province in northern Thailand, a mountain...
OpenOffice Spreadsheet - 185.1 KB - MD5: a36f62dc8bcd60f93590c5a9c188695c
Random Forest Classification confusion matrix
PNG Image - 1.3 MB - MD5: 8ffc978f37220b57e50c4d35ae3ebbd5
Saen Thong 2019 Land Cover map
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