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Machine Learning Enabled Assessment of Sinkhole Collapse Susceptibility within the Silver Springs Recharge Basin

  • Ryan Shamet
  • , Sylvia Pesha
  • , Siddharth Parida
  • , Scott Kirts
  • University of North Florida

Producción científica: Conference contribution

Idioma originalEnglish
Título de la publicación alojadaGeotechnical Special Publication
EditoresArvin Farid, Krishna Reddy, Nazli Yesiller
Páginas54-62
Número de páginas9
EdiciónGSP 358
ISBN (versión digital)9780784485682, 9780784485699, 9780784485705, 9780784485880, 9780784485965, 9780784485972, 9780784485989, 9780784485996, 9780784486009, 9780784486016
DOI
EstadoPublished - feb 27 2025
EventoGeo-EnvironMeet 2025: Innovative Developments toward Sustainability - Louisville, United States
Duración: mar 2 2025 → mar 5 2025

Serie de la publicación

NombreGeotechnical Special Publication
NúmeroGSP 358
Volumen2025-March
ISSN (versión impresa)0895-0563

Conference

ConferenceGeo-EnvironMeet 2025: Innovative Developments toward Sustainability
País/TerritorioUnited States
CiudadLouisville
Período3/2/25 → 3/5/25

ODS de las Naciones Unidas

Este resultado contribuye a los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible

  1. Clean water and sanitation
    Clean water and sanitation
  2. Decent work and economic growth
    Decent work and economic growth
  3. Sustainable cities and communities
    Sustainable cities and communities
  4. Responsible consumption and production
    Responsible consumption and production

ASJC Scopus Subject Areas

  • Civil and Structural Engineering
  • Architecture
  • Building and Construction
  • Geotechnical Engineering and Engineering Geology

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Machine Learning Enabled Assessment of Sinkhole Collapse Susceptibility within the Silver Springs Recharge Basin'. En conjunto forman una huella única.

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