Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENDIONDO, EDUARDO MARIO - EESC ; GOMES JUNIOR, MARCUS NÓBREGA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1080/02626667.2024.2329268
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; HIDRODINÂMICA; REDES NEURAIS; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Abingdon, United Kingdom
- Date published: 2024
- Source:
- Título do periódico: Hydrological Sciences Journal
- ISSN: 0262-6667
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 69, n. 5, p. 607-621, 2024
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: cc-by
-
ABNT
LAGO, César Ambrogi Ferreira do et al. Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning. Hydrological Sciences Journal, v. 69, n. 5, p. 607-621, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2024.2329268. Acesso em: 23 maio 2024. -
APA
Lago, C. A. F. do, Brasil, J. A. T., Gomes Junior, M. N., Mendiondo, E. M., & Giacomoni, M. H. (2024). Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning. Hydrological Sciences Journal, 69( 5), 607-621. doi:10.1080/02626667.2024.2329268 -
NLM
Lago CAF do, Brasil JAT, Gomes Junior MN, Mendiondo EM, Giacomoni MH. Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning [Internet]. Hydrological Sciences Journal. 2024 ; 69( 5): 607-621.[citado 2024 maio 23 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2024.2329268 -
Vancouver
Lago CAF do, Brasil JAT, Gomes Junior MN, Mendiondo EM, Giacomoni MH. Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning [Internet]. Hydrological Sciences Journal. 2024 ; 69( 5): 607-621.[citado 2024 maio 23 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2024.2329268 - A modeling framework for bioretention analysis: assessing the hydrologic performance under system uncertainty
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Informações sobre o DOI: 10.1080/02626667.2024.2329268 (Fonte: oaDOI API)
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