Géoinformatique et géostatistique : un aperçu

Approche de prévision des objets spatiaux de la sécheresse à l'aide d'un réseau neuronal artificiel

Berhan G, Tadesse T et Atnafu S

Approche de prévision des objets spatiaux de la sécheresse à l'aide d'un réseau neuronal artificiel

Le concept d'identification et de modélisation d'objets a alimenté un long effort scientifique pour convertir les images de télédétection en phénomènes géographiques . L'objectif de cet article était de développer un nouveau concept pour caractériser et identifier les objets spatiaux de sécheresse à partir d'images satellites afin d'améliorer la prévision et l'atténuation de la sécheresse en utilisant un réseau neuronal artificiel à rétropropagation (RNA). Pour caractériser la sécheresse en tant qu'objet spatial, 11 attributs provenant de plusieurs capteurs et résolutions (tels que l'indice de végétation par écart standardisé [SDNDVI], le modèle numérique d'élévation [DEM], la capacité de rétention d'eau du sol, les régions écologiques, la couverture terrestre, l'indice de précipitation standard [SPI] et les indices océaniques ont été utilisés.