Trang chủ › Học giả › Phuong Thao Thi Ngo

Phuong Thao Thi Ngo

Nhà nghiên cứu Hồ sơ 6/10

Trường Đại học Mỏ - Địa chất · Khoa học Trái đất

55 công bố · 3.838 trích dẫn · h-index 31

Thông tin

🏛️Nơi công tác: Trường Đại học Mỏ - Địa chất
🔬Lĩnh vực: Khoa học Trái đất
🆔ORCID: 0000-0002-6574-5762
✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin

Chỉ số h-index 31 xếp học giả này vào lĩnh vực Khoa học Trái đất, thuộc nhóm 5% dẫn đầu trong 1.456 hồ sơ cùng lĩnh vực của danh bạ này.

Công bố tiêu biểu

Evaluation of deep learning algorithms for national scale landslide susceptibility mapping of Iran408 trích dẫn
Geoscience Frontiers · 2020 · DOI

A novel deep learning neural network approach for predicting flash flood susceptibility: A case study at a high frequency tropical storm area399 trích dẫn
The Science of The Total Environment · 2019 · DOI

A novel hybrid approach based on a swarm intelligence optimized extreme learning machine for flash flood susceptibility mapping315 trích dẫn
CATENA · 2019 · DOI

Flash flood susceptibility modeling using an optimized fuzzy rule based feature selection technique and tree based ensemble methods280 trích dẫn
The Science of The Total Environment · 2019 · DOI

Effectiveness assessment of Keras based deep learning with different robust optimization algorithms for shallow landslide susceptibility mapping at tropical area158 trích dẫn
CATENA · 2020 · DOI

A Novel Hybrid Swarm Optimized Multilayer Neural Network for Spatial Prediction of Flash Floods in Tropical Areas Using Sentinel-1 SAR Imagery and Geospatial Data145 trích dẫn
Sensors · 2018 · DOI

Decision tree based ensemble machine learning approaches for landslide susceptibility mapping137 trích dẫn
Geocarto International · 2021 · DOI

Predicting the deforestation probability using the binary logistic regression, random forest, ensemble rotational forest, REPTree: A case study at the Gumani River Basin, India131 trích dẫn
The Science of The Total Environment · 2020 · DOI

Prediction of landslide susceptibility in Rudraprayag, India using novel ensemble of conditional probability and boosted regression tree-based on cross-validation method130 trích dẫn
The Science of The Total Environment · 2020 · DOI

A tree-based intelligence ensemble approach for spatial prediction of potential groundwater113 trích dẫn
International Journal of Digital Earth · 2020 · DOI

Về lĩnh vực Khoa học Trái đất

1.456học giả

17.832công bố

260.826trích dẫn

3.8h-index trung bình

Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:

Geological and Geophysical StudiesHydrology and Watershed Management Studiesearthquake and tectonic studiesClimate variability and modelsAir Quality and Health ImpactsFlood Risk Assessment and Management

Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất: