*** Articles courts (sinon résumés) par intervenant *** > Kaissi Oumaima

A deep learning-based approach for reference evapotranspiration estimation in the Haouz semi-arid region of Morocco
Oumaima Kaissi  1, *, @  , Salwa Belaqziz  2, 3, @  , Mohamed Hakim Kharrou  1, @  , Salah Er-Raki  2, 4, @  , Chouaib El Hachimi  2, @  , Abdelhakim Amazirh  2, @  , Abdelghani Chehbouni  1, 5, @  
1 : Mohammed VI Polytechnic University, International Water Research Institute, Benguerir, Morocco.
2 : Mohammed VI Polytechnic University, Center for Remote Sensing Applications, Benguerir, Morocco.
3 : Ibn Zohr University, Faculty of Science, LabSIV Laboratory, Department of Computer Science, Agadir, Morocco
4 : Cadi Ayyad University, Faculty of Sciences and Technology, ProcEDE, Department of Physics, Marrakesh, Morocco
5 : Université de Toulouse, Centre d'Etudes Spatiales de la Biosphère (CESBIO), Toulouse, France.
CESBIO CENTRE D'ETUDES SPATIALES DE LA BIOSPHÈRE
* : Auteur correspondant
Type : : poster
Thématiques : Estimation des ressources en eau
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