Intelligent Modeling of Soil Moisture Variability Using Remote Sensing and Spiking Neural Networks

Soil moisture prediction requires the integration of multisource data, including satellite observations, ground-based sensors, and airborne systems, each contributing critical information for modeling Earth’s hydrological cycles. The complexity of this task necessitates an analytical framework capab...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Procedia computer science Jg. 270; S. 1372 - 1380
Hauptverfasser:	El Maachi, Soukaina, Saadane, Rachid, Chehri, Abdellah
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 2025
Schlagworte:	Artificial Intelligence Climate change climate data Spiking neural networks Climate change climate data Artificial Intelligence Spiking neural networks
ISSN:	1877-0509, 1877-0509
Online-Zugang:	Volltext
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