Predictive modelling benchmark of nitrate Vulnerable Zones at a regional scale based on Machine learning and remote sensing

Cardenas-Martinez, Aaron ; Rodriguez-Galiano, Victor; Luque-Espinar, Juan Antonio; Mendes, Maria Paula

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2021
Volumen: 603
Número de artículo: 127092
Acceso abierto: Vía híbrida
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus124-09-2022
wos001-10-2022
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2021

Journal Impact Factor (JIF): 6.708

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
ENGINEERING, CIVILSCIE11/138Q1T1D1
GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARYSCIE13/201Q1T1D1
WATER RESOURCESSCIE9/100Q1T1D1

Año: 2021

Journal Citation Indicator (JCI): 1,600

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecilPercentil
ENGINEERING, CIVIL8/175Q1T1D195,71
GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY16/244Q1T1D193,65
WATER RESOURCES5/124Q1T1D196,37

Año:

2021

CiteScore:

9.100

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Water Science and Technology13/237Q1T1D1
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Agencia Código de Proyecto
European Regional Development Fund (Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)RTI2018-096561-A-I00; US-1262552
FEDERRTI2018-096561-A-I00; US-1262552
Junta de AndaluciaRTI2018-096561-A-I00; US-1262552
Ministry of Science and Innovation (Ministerio de Ciencia e Innovacion)RTI2018-096561-A-I00; US-1262552
Spanish "Ministerio de Universidades"FPU19/00384
State Research Agency (Agencia Estatal de Investigacion)RTI2018-096561-A-I00; US-1262552
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS
# Autor
1Cardenas-Martinez, Aaron 
2Rodriguez-Galiano, Victor
3Luque-Espinar, Juan Antonio
4Mendes, Maria Paula