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EUNIS Habitat Maps: Enhancing Thematic and Spatial Resolution for Europe through Machine Learning

Fuente: arXiv

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Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Si-Moussi, Sara, Hennekens, Stephan, Mücher, Sander, De Keersmaecker, Wanda, Chytrý, Milan, Agrillo, Emiliano, Attorre, Fabio, Biurrun, Idoia, Bonari, Gianmaria, Čarni, Andraž, Ćušterevska, Renata, Dziuba, Tetiana, Ecker, Klaus, Güler, Behlül, Jandt, Ute, Jiménez-Alfaro, Borja, Lenoir, Jonathan, Svenning, Jens-Christian, Swacha, Grzegorz, Thuiller, Wilfried
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Applications Machine Learning Geophysics Quantitative Methods 62P12, 62M30, 92D40 I.2.6; J.3; I.6.5
Accesso online:	Acceder al recurso
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Accesso online

https://arxiv.org/abs/2506.13649