الرئيسية › دليل الباحثين › Sliman Hitouri
Sliman Hitouri
الانتماء : Université Ibn-Tofail · Université Mohammed VI Polytechnique
- 16منشورات (انتماء مغربي)
- 16مجموع المنشورات
- 238الاستشهادات
- 6مؤشر h
الملف البحثي
لدى Sliman Hitouri 16 منشور(ات) مفهرسة (2022–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Journal of African Earth Sciences»، «Sustainability» و«Earth Systems and Environment». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Flood Susceptibility Mapping Using SAR Data and Machine Learning Algorithms in a Small Watershed in Northwestern Morocco» (2024)، وقد استُشهد به 84 مرة. 11 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في بلجيكا، إسبانيا.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Landslides and related hazards
- Flood Risk Assessment and Management
- Urban Stormwater Management Solutions
- Groundwater and Watershed Analysis
- Seismic Performance and Analysis
المنشورات (16)
- Machine Learning-Based Flood Susceptibility Mapping Using Geoenvironmental Factors in Central Morocco
- Structural study of the Chtouka Plain (Morocco) for hydrogeological implications: Insights from geological, remote sensing and geophysical data analysis
- Application of electrical resistivity tomography to karst Hazard assessment in Azilal (Central High Atlas, Morocco)
- Hydrological modelling in a data-scarce semi-arid catchment: Assessing urbanisation impacts on runoff in Bouskoura, Morocco
- Hydro-physical characterization of contrasting urban and natural soils in a semi-arid basin: Implications for water transfer in Bouskoura, Morocco
- Seismic site characterization and classification using HVSR and MASW analyses for urbanization suitability assessment in the Azilal urban area, Central Morocco
- Contribution of geophysics to the stratigraphic, structural, and neotectonic study of the Taroudant region and adjacent areas (Souss basin, southwestern Morocco)
- Seismic site effects and aptitude to urbanization for the study area of Taroudant, South-West of Morocco
- Integrated Geological, Geotechnical, and Geophysical Assessment of Karstified Limestone from Ait Sibern, Khemisset, Morocco
- The Impact of Urbanisation on the Hydrological Responses of the Bouskoura Catchment : Analysis of Runoff Coefficient and Flood Flows from 2017 to 2030
- Flood Susceptibility Mapping Using SAR Data and Machine Learning Algorithms in a Small Watershed in Northwestern Morocco
- Gully erosion mapping susceptibility in a Mediterranean environment: A hybrid decision-making model
- Mass movement susceptibility prediction and infrastructural risk assessment (IRA) using GIS-based Meta classification algorithms
- Hybrid Machine Learning Approach for Gully Erosion Mapping Susceptibility at a Watershed Scale
- Assessment and Prediction of the Water Quality Index for the Groundwater of the Ghiss-Nekkor (Al Hoceima, Northeastern Morocco)
- Remote Sensing Data for Geological Mapping in the Saka Region in Northeast Morocco: An Integrated Approach
مجلات النشر
- Journal of African Earth Sciences × 3
- Sustainability × 2
- Earth Systems and Environment × 1
- Journal of Water and Land Development × 1
- Ecological Engineering & Environmental Technology × 1
- Annals of Geophysics × 1
المنشورات حسب السنة
- 20266
- 20254
- 20241
- 20232
- 20223
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université Moulay Ismail de Meknes · Mohammed V University · Abdelmalek Essaâdi University · Sidi Mohamed Ben Abdellah University · Scientific Institute of Rabat
بلدان المؤلفين المشاركين : بلجيكا · إسبانيا
المؤلفون المشاركون
- Hajar Chekkouch
- El Arbi Toto
- Ibtissam Rezouki
- Sara Salih
- Saı̈d Chakiri
- Ali Essahlaoui
- Mohamed Sadiki
- Narjisse Essahlaoui
- Yassine El Yousfi
- Abdennabi Alitane
- Aomar Ibenbrahim
- Abdallah Elaaraj
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.