Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) in the Integrated Hydrological and Fluvial Systems Modeling: Review of Current Applications and Trends

This paper reviews the current GeoAI and machine learning applications in hydrological and hydraulic modeling, hydrological optimization problems, water quality modeling, and fluvial geomorphic and morphodynamic mapping. GeoAI effectively harnesses the vast amount of spatial and non-spatial data col...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Water (Basel) Jg. 14; H. 14; S. 2211
Hauptverfasser:	Gonzales-Inca, Carlos, Calle, Mikel, Croghan, Danny, Torabi Haghighi, Ali, Marttila, Hannu, Silander, Jari, Alho, Petteri
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Basel MDPI AG 01.07.2022
Schlagworte:	Artificial intelligence Classification Clustering Cognition & reasoning Data compression Deep learning Geomorphology Hydraulics Hydrology Keywords Machine learning Neural networks Optimization algorithms prediction Remote sensing Spatial data Trends water Water quality Finland
ISSN:	2073-4441, 2073-4441
Online-Zugang:	Volltext
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