الرئيسية › دليل الباحثين › Sofia Hakdaoui
Sofia Hakdaoui
الانتماء : Mohammed V University
- 13منشورات (انتماء مغربي)
- 20مجموع المنشورات
- 171الاستشهادات
- 6مؤشر h
الملف البحثي
لدى Sofia Hakdaoui 13 منشور(ات) مفهرسة (2019–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Annals of GIS»، «Geoenvironmental Disasters» و«Advances in Science, Technology & Innovation/Advances in science, technology & innovation». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Mobile Mapping, Machine Learning and Digital Twin for Road Infrastructure Monitoring and Maintenance: Case Study of Mohammed VI Bridge in Mo» (2020)، وقد استُشهد به 68 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 8 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في فرنسا.
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
- Flood Risk Assessment and Management
- Remote Sensing in Agriculture
- Landslides and related hazards
- Remote-Sensing Image Classification
- Soil erosion and sediment transport
المنشورات (13)
- Leveraging Landsat, TERRACLIMATE, and SRTM-DEM data to model spatial patterns of unexpected drought at the Sahel/Sahara interface
- A novel approach for downscaling land surface temperature from 30 m to 10 m using land features multi-interaction
- Stepwise integration of analytical hierarchy process with machine learning algorithms for landslide, gully erosion and flash flood susceptibility mapping over the North-Moungo perimeter, Cameroon
- Lasergrammetry and Photogrammetry for a Survey and 3D Representation of Caves and Its Interest in the Development of Loco-Regional Geo-Tourism: Case of Kef El Baroud Cave, Province of Benslimane, Morocco
- Landsat 8Bands’ 1 to 7 spectral vectors plus machine learning to improve land use/cover classification using Google Earth Engine
- Adapting sudden landslide identification product (SLIP) and detecting real-time increased precipitation (DRIP) algorithms to map rainfall-triggered landslides in Western Cameroon highlands (Central-Africa)
- Balancing Land Surface’s Brightness-Shadowing and Spectral Reflectance to Enhance the Discrimination of Built-up Footprint from Surrounding Noise
- Mobile Mapping, Machine Learning and Digital Twin for Road Infrastructure Monitoring and Maintenance: Case Study of Mohammed VI Bridge in Morocco
- Assessing the Changes in the Moisture/Dryness of Water Cavity Surfaces in Imlili Sebkha in Southwestern Morocco by Using Machine Learning Classification in Google Earth Engine
- IMPROVING THE LAND SURFACE GENERAL DROUGHT INDEX MODEL
- EXTRACTING BUILT-UP FEATURES IN COMPLEX BIOPHYSICAL ENVIRONMENTS BY USING A LANDSAT BANDS RATIO
- A Collaborative Change Detection Approach on Multi-Sensor Spatial Imagery for Desert Wetland Monitoring after a Flash Flood in Southern Morocco
- Extraction of Water Information Based on SAR Radar and Optical Image Processing: Case of Flood Disaster in Southern Morocco
مجلات النشر
- Annals of GIS × 2
- Geoenvironmental Disasters × 2
- Advances in Science, Technology & Innovation/Advances in science, technology & innovation × 2
- Remote Sensing × 2
- The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences × 2
- International Journal of Remote Sensing × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20251
- 20232
- 20221
- 20212
- 20204
- 20192
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Scientific Institute of Rabat · Aix-Marseille Université · Étude des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace · Université Sultan Moulay Slimane
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا
المؤلفون المشاركون
- Anas Emran
- Paul Gérard Gbetkom
- Mamane Barkawi Mansour Badamassi
- Najib Bahi
- Hicham Benani
- Lalla Amina Ouzzaouit
- Larbi Boudad
- Ayoub Nehili
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.