Modelling the spatial dependence of the rainfall erosivity index in the Brazilian semiarid region

Autor: André Quintão de Almeida, Rodolfo Marcondes Silva Souza, Diego Campana Loureiro, Donizete dos Reis Pereira, Marcus Aurélio Soares Cruz, Jodnes Sobreira Vieira

Publikováno v: Pesquisa Agropecuária Brasileira, Vol 52, Iss 6, Pp 371-379 (2017)

Abstract: The objective of this work was to model the spatial dependence and to map the rainfall erosivity index (EI30) in the semiarid region of Brazil. Registers of monthly erosivity from 210 rainfall stations were used, with daily time series equa

Externí odkaz: https://doaj.org/article/b58f6794538f47aa8dc2499efe3c1992

Análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo SWAT e simulação dos processos hidrossedimentológicos em uma bacia no agreste nordestino

Autor: Ricardo de Aragão, Marcus Aurélio Soares Cruz, Julio Roberto Araujo de Amorim, Luciana Coêlho Mendonça, Eduardo Eneas de Figueiredo, Vajapeyam S. Srinivasan

Publikováno v: Revista Brasileira de Ciência do Solo, Vol 37, Iss 4, Pp 1091-1102 (2013)

O processo erosivo constitui-se na principal causa de degradação dos solos e é acelerado por intervenções humanas nas bacias hidrográficas, resultando em prejuízos ao setor agrícola e ao meio ambiente. Para a previsão dos impactos de ações

Externí odkaz: https://doaj.org/article/a1c0c51ad18e4c82a7db14f2232f80c7

Applicability of TRMM Precipitation for Hydrologic Modeling in a Basin in the Northeast Brazilian Agreste

Autor: Marcus Aurélio Soares Cruz, Leonardo Teixeira Rocha, Ricardo de Aragão, André Quintão de Almeida

Publikováno v: Revista Brasileira de Meteorologia, Vol 33, Iss 1, Pp 57-64

Abstract Determining precipitation using remote sensing is gaining space in hydrologic studies, helping make up for the lack of data in many regions of Brazil. The products from satellite TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) are widely applied

Externí odkaz: https://doaj.org/article/36c4cc5863774810818120da3dc44fa5

Eficiência de Redes Neurais Artificiais na Classificação de Uso e do Solo da Bacia Hidrográfica do Rio Japaratuba - SE

Autor: Heliofábio Barros Gomes, Paulo Sérgio de Rezende Nascimento, Glauber Vinicius Pinto de Barros, Rodrigo Lins da Rocha Júnior, Rafaela Lisboa Costa, Fabrício Daniel dos Santos Silva, Felipe Souza dos Santos, Marcus Aurélio Soares Cruz

Publikováno v: Revista Brasileira de Meteorologia, Issue: ahead, Published: 18 DEC 2020
Revista Brasileira de Meteorologia v.35 n.spe 2020
Revista Brasileira de Meteorologia
Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)
instacron:SBMET
Revista Brasileira de Meteorologia, Vol 35, Iss spe, Pp 823-833 (2020)
Revista Brasileira de Meteorologia, Volume: 35, Issue: spe, Pages: 823-833, Published: 18 DEC 2020

Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação de uso do solo da Bacia Hidrográfica do Rio Japaratuba - SE, a partir de uma imagem de sensoriamento remoto. Uma classificaç

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b49083bb60d5b96b7175f06d2b2ff4fa
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862020005017202&lng=en&tlng=en

ATUALIZAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO JAPARATUBA (SE) POR SENSORIAMENTO REMOTO

Autor: Paulo Sérgio de Rezende Nascimento, Glauber Vinicius Pinto de Barros, Lizza Adrielle Nascimento Santos, Marcus Aurélio Soares Cruz

Publikováno v: Biodiversidade, Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::fa1a4156e3bdf91cf49026f02713b80c
https://doi.org/10.37423/200802209