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Artigo de periodico
Characterization of groundwater storage changes in the Amazon River Basin based on downscaling of GRACE/GRACE-FO data with machine learning models (2024)
Satizábal Alarcón, Diego Alejandro ; Suhogusoff, Alexandra Vieira ; Ferrari, Luiz Carlos
Source: Science of The Total Environment. Unidade: IGC
Subjects: ÁGUAS SUBTERRÂNEAS, SENSORIAMENTO REMOTO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
SATIZÁBAL ALARCÓN, Diego Alejandro e SUHOGUSOFF, Alexandra Vieira e FERRARI, Luiz Carlos. Characterization of groundwater storage changes in the Amazon River Basin based on downscaling of GRACE/GRACE-FO data with machine learning models. Science of The Total Environment, v. 912, n. , p. 168958-, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.168958. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Satizábal Alarcón, D. A., Suhogusoff, A. V., & Ferrari, L. C. (2024). Characterization of groundwater storage changes in the Amazon River Basin based on downscaling of GRACE/GRACE-FO data with machine learning models. Science of The Total Environment, 912( ), 168958-. doi:10.1016/j.scitotenv.2023.168958
NLM
Satizábal Alarcón DA, Suhogusoff AV, Ferrari LC. Characterization of groundwater storage changes in the Amazon River Basin based on downscaling of GRACE/GRACE-FO data with machine learning models [Internet]. Science of The Total Environment. 2024 ; 912( ): 168958-.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.168958
Vancouver
Satizábal Alarcón DA, Suhogusoff AV, Ferrari LC. Characterization of groundwater storage changes in the Amazon River Basin based on downscaling of GRACE/GRACE-FO data with machine learning models [Internet]. Science of The Total Environment. 2024 ; 912( ): 168958-.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.168958
Dissertação (Mestrado)
Avaliação das mudanças no armazenamento de água subterrânea na bacia do rio Amazonas a partir do downscaling de dados GRACE/GRACE-FO com modelos Machine Learning (2023)
Satizábal Alarcón, Diego Alejandro ; Suhogusoff, Alexandra Vieira (Orientador)
Unidade: IGC
Subjects: SENSORIAMENTO REMOTO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, AQUÍFEROS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
SATIZÁBAL ALARCÓN, Diego Alejandro. Avaliação das mudanças no armazenamento de água subterrânea na bacia do rio Amazonas a partir do downscaling de dados GRACE/GRACE-FO com modelos Machine Learning. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44138/tde-23042024-120951/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Satizábal Alarcón, D. A. (2023). Avaliação das mudanças no armazenamento de água subterrânea na bacia do rio Amazonas a partir do downscaling de dados GRACE/GRACE-FO com modelos Machine Learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44138/tde-23042024-120951/
NLM
Satizábal Alarcón DA. Avaliação das mudanças no armazenamento de água subterrânea na bacia do rio Amazonas a partir do downscaling de dados GRACE/GRACE-FO com modelos Machine Learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44138/tde-23042024-120951/
Vancouver
Satizábal Alarcón DA. Avaliação das mudanças no armazenamento de água subterrânea na bacia do rio Amazonas a partir do downscaling de dados GRACE/GRACE-FO com modelos Machine Learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44138/tde-23042024-120951/
Artigo de periodico
Landslide recognition using SVM, Random Forest, and Maximum Likelihood classifiers on high-resolution satellite images: A case study of Itaóca, southeastern Brazil (2021)
Dias, Helen Cristina ; Sandre, Lucas Henrique ; Satizábal Alarcón, Diego Alejandro ; Grohmann, Carlos Henrique ; Quintanilha, José Alberto
Source: Brazilian Journal of Geology. Unidades: IEE, IGC
Assunto: MUDANÇA CLIMÁTICA
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ABNT
DIAS, Helen Cristina et al. Landslide recognition using SVM, Random Forest, and Maximum Likelihood classifiers on high-resolution satellite images: A case study of Itaóca, southeastern Brazil. Brazilian Journal of Geology, v. 51, n. 4. p. e20200105/1-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://www.scielo.br/j/bjgeo/a/Y6s5whm57BV9cgrMDWcJvgp/?format=pdf&lang=en. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Dias, H. C., Sandre, L. H., Satizábal Alarcón, D. A., Grohmann, C. H., & Quintanilha, J. A. (2021). Landslide recognition using SVM, Random Forest, and Maximum Likelihood classifiers on high-resolution satellite images: A case study of Itaóca, southeastern Brazil. Brazilian Journal of Geology, 51( 4. p. e20200105/1-10). Recuperado de https://www.scielo.br/j/bjgeo/a/Y6s5whm57BV9cgrMDWcJvgp/?format=pdf&lang=en
NLM
Dias HC, Sandre LH, Satizábal Alarcón DA, Grohmann CH, Quintanilha JA. Landslide recognition using SVM, Random Forest, and Maximum Likelihood classifiers on high-resolution satellite images: A case study of Itaóca, southeastern Brazil [Internet]. Brazilian Journal of Geology. 2021 ; 51( 4. p. e20200105/1-10):[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.scielo.br/j/bjgeo/a/Y6s5whm57BV9cgrMDWcJvgp/?format=pdf&lang=en
Vancouver
Dias HC, Sandre LH, Satizábal Alarcón DA, Grohmann CH, Quintanilha JA. Landslide recognition using SVM, Random Forest, and Maximum Likelihood classifiers on high-resolution satellite images: A case study of Itaóca, southeastern Brazil [Internet]. Brazilian Journal of Geology. 2021 ; 51( 4. p. e20200105/1-10):[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.scielo.br/j/bjgeo/a/Y6s5whm57BV9cgrMDWcJvgp/?format=pdf&lang=en

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