Global Riverine Suspended Sediment Fluxes Since 1985 Derived from Machine-Learning Analysis of Landsat Observations
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1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
This repository provides annual and monthly SSF datasets derived from Landsat imagery spanning 1985–2024. It also includes the key Python scripts used for Landsat image extraction and processing, SSF model development and training, and the statistical analysis of spatial and temporal SSF dynamics.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
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Les institutions déclarées
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