Integrating Open-Source Earth Observation, RUSLE and Explainable Machine Learning to Map and Interpret Soil Erosion in the Thoubal River Basin, Manipur, Northeast India
Diese Studie integriert Open-Source-Erdbeobachtungsdaten mit der revidierten universellen Bodenverlustgleichung (RUSLE) und erklärbarem maschinellem Lernen, um die Dynamik der Bodenerosion im Thoubal-Flussbecken abzubilden und zu interpretieren, wobei ein signifikanter Rückgang des mittleren Bodenverlusts infolge der Waldausweitung aufgezeigt und kritische Erhaltungs-Hotspots durch ein transparentes, reproduzierbares Framework identifiziert werden.