Forest Drought Impact Prediction based on Spatio-temporal Satellite Imagery and Weather Forecasts -- A Spatio-Temporal Approach using Convolutional LSTM Models
2023
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Détails
Titre
Forest Drought Impact Prediction based on Spatio-temporal Satellite Imagery and Weather Forecasts -- A Spatio-Temporal Approach using Convolutional LSTM Models
Auteur(s)
Durukan, Emine Didem ; Ledain, Selene ; Brunschwiler, Thomas ; Tuia, Devis ; Günther, Manuel ; Stocker, Benjamin
Présenté à
European Geoscience Union (EGU) Assembly, Vienna, Austria, April 24–28, 2023
Date
2023-04-01
Laboratoires
ECEO
Le document apparaît dans
Production scientifique et compétences > ENAC - Faculté de l'environnement naturel, architectural et construit > IIE - Institut d'ingénierie de l'environnement > ECEO - Laboratoire de science computationnelle pour l'environnement et l'observation de la Terre
Publications validées par des pairs
Papiers de conférence
Travail produit à l'EPFL
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Date de création de la notice
2024-03-06