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Artigo de periodico
Examining the Influence of Different Inventories on Shallow Landslide Susceptibility Modeling: an assessment using machine learning and statistical approaches (2025)
Dias, Helen Cristina ; Holbling,Daniel ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: Geociências. Unidades: IEE, IAG
Subjects: DESLIZAMENTO DE TERRA, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE
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ABNT
DIAS, Helen Cristina e HOLBLING, Daniel e GROHMANN, Carlos Henrique. Examining the Influence of Different Inventories on Shallow Landslide Susceptibility Modeling: an assessment using machine learning and statistical approaches. Geociências, v. 15, n. 3, p. 1-17, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/geosciences15030077. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C., Holbling, D., & Grohmann, C. H. (2025). Examining the Influence of Different Inventories on Shallow Landslide Susceptibility Modeling: an assessment using machine learning and statistical approaches. Geociências, 15( 3), 1-17. Recuperado de https://doi.org/10.3390/geosciences15030077
NLM
Dias HC, Holbling D, Grohmann CH. Examining the Influence of Different Inventories on Shallow Landslide Susceptibility Modeling: an assessment using machine learning and statistical approaches [Internet]. Geociências. 2025 ;15( 3): 1-17.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.3390/geosciences15030077
Vancouver
Dias HC, Holbling D, Grohmann CH. Examining the Influence of Different Inventories on Shallow Landslide Susceptibility Modeling: an assessment using machine learning and statistical approaches [Internet]. Geociências. 2025 ;15( 3): 1-17.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.3390/geosciences15030077
Trabalho de evento-resumo
Inteligênica artificial no mapeamento de risco e suscetibilidade e escorregamentos (2025)
Viana, Camila Duelis ; Macedo, Ygor Sena ; Lima, Karina da Silva ; Silva, Juliana Sabrina da Conceição ; Dias, Helen Cristina ; Soares, Lucas Pedrosa ; Coelho, Rebeca Durço ; Genesi, Enzo Franceschi; Frugis, Gabriella ; Silva, Carlos Eduardo da; Quina, Debora Ferreira ; Garcia, Guilherme Pereira Bento ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: Anais [do] X Simpósio de Quantificação em Geociências. Conference titles: Simpósio de Quantificação em Geociências. Unidades: IGC, IAG
Subjects: ESCORREGAMENTO DOS SOLOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
VIANA, Camila Duelis et al. Inteligênica artificial no mapeamento de risco e suscetibilidade e escorregamentos. 2025, Anais.. Balneário de Camboriú: SBG, 2025. p. 4. Disponível em: https://www.sbgeo.org.br/assets/admin/imgCk/files/ANAIS%20DE%20RESUMO%20-%20X%20GEOQUANTI%20-%202025.pdf. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Viana, C. D., Macedo, Y. S., Lima, K. da S., Silva, J. S. da C., Dias, H. C., Soares, L. P., et al. (2025). Inteligênica artificial no mapeamento de risco e suscetibilidade e escorregamentos. In Anais [do] X Simpósio de Quantificação em Geociências (p. 4). Balneário de Camboriú: SBG. Recuperado de https://www.sbgeo.org.br/assets/admin/imgCk/files/ANAIS%20DE%20RESUMO%20-%20X%20GEOQUANTI%20-%202025.pdf
NLM
Viana CD, Macedo YS, Lima K da S, Silva JS da C, Dias HC, Soares LP, Coelho RD, Genesi EF, Frugis G, Silva CE da, Quina DF, Garcia GPB, Grohmann CH. Inteligênica artificial no mapeamento de risco e suscetibilidade e escorregamentos [Internet]. Anais [do] X Simpósio de Quantificação em Geociências. 2025 ; 4.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.sbgeo.org.br/assets/admin/imgCk/files/ANAIS%20DE%20RESUMO%20-%20X%20GEOQUANTI%20-%202025.pdf
Vancouver
Viana CD, Macedo YS, Lima K da S, Silva JS da C, Dias HC, Soares LP, Coelho RD, Genesi EF, Frugis G, Silva CE da, Quina DF, Garcia GPB, Grohmann CH. Inteligênica artificial no mapeamento de risco e suscetibilidade e escorregamentos [Internet]. Anais [do] X Simpósio de Quantificação em Geociências. 2025 ; 4.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.sbgeo.org.br/assets/admin/imgCk/files/ANAIS%20DE%20RESUMO%20-%20X%20GEOQUANTI%20-%202025.pdf
Tese (Doutorado)
Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos (2025)
Dias, Helen Cristina ; Grohmann, Carlos Henrique (Orientador)
Unidade: IEE
Assunto: ESCORREGAMENTO DOS SOLOS
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ABNT
DIAS, Helen Cristina. Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-17032025-170118/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C. (2025). Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-17032025-170118/
NLM
Dias HC. Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-17032025-170118/
Vancouver
Dias HC. Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-17032025-170118/
Artigo de periodico
Standards for shallow landslide identification in Brazil: Spatial trends and inventory mapping (2024)
Dias, Helen Cristina ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: Journal of South American Earth Sciences. Unidade: IEE
Assunto: DESLIZAMENTO DE TERRA
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ABNT
DIAS, Helen Cristina e GROHMANN, Carlos Henrique. Standards for shallow landslide identification in Brazil: Spatial trends and inventory mapping. Journal of South American Earth Sciences, v. 135, p. art.104805/1-10, 2024Tradução . . Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C., & Grohmann, C. H. (2024). Standards for shallow landslide identification in Brazil: Spatial trends and inventory mapping. Journal of South American Earth Sciences, 135, art.104805/1-10.
NLM
Dias HC, Grohmann CH. Standards for shallow landslide identification in Brazil: Spatial trends and inventory mapping. Journal of South American Earth Sciences. 2024 ;135 art.104805/1-10.[citado 2026 jan. 22 ]
Vancouver
Dias HC, Grohmann CH. Standards for shallow landslide identification in Brazil: Spatial trends and inventory mapping. Journal of South American Earth Sciences. 2024 ;135 art.104805/1-10.[citado 2026 jan. 22 ]
Trabalho de evento
RPA flight pattern and GCP influence on SfMMVS modeling of a stable landslide in SE Brazil (2023)
Grohmann, Carlos Henrique ; Garcia, Guilherme Pereira Bento ; Viana, Camila Duelis ; Dias, Helen Cristina ; Coelho, Rebeca Durço
Source: Proceedings. Geomorphometry 2023. Conference titles: International Conference on Geomorphometry. Unidade: IEE
Assunto: GEOMORFOMETRIA
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ABNT
GROHMANN, Carlos Henrique et al. RPA flight pattern and GCP influence on SfMMVS modeling of a stable landslide in SE Brazil. 2023, Anais.. [S.l.]: International Society for Geomorphometry, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5281/zenodo.7779223. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Grohmann, C. H., Garcia, G. P. B., Viana, C. D., Dias, H. C., & Coelho, R. D. (2023). RPA flight pattern and GCP influence on SfMMVS modeling of a stable landslide in SE Brazil. In Proceedings. Geomorphometry 2023. International Society for Geomorphometry. doi:10.5281/zenodo.7779223
NLM
Grohmann CH, Garcia GPB, Viana CD, Dias HC, Coelho RD. RPA flight pattern and GCP influence on SfMMVS modeling of a stable landslide in SE Brazil [Internet]. Proceedings. Geomorphometry 2023. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5281/zenodo.7779223
Vancouver
Grohmann CH, Garcia GPB, Viana CD, Dias HC, Coelho RD. RPA flight pattern and GCP influence on SfMMVS modeling of a stable landslide in SE Brazil [Internet]. Proceedings. Geomorphometry 2023. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5281/zenodo.7779223
Artigo de periodico
Application of Object-Based Image Analysis for Detecting and Differentiating between Shallow Landslides and Debris Flows (2023)
Dias, Helen Cristina ; Holbling, Daniel ; Dias, Vivian Cristina ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: GI_Forum. Unidade: IEE
Assunto: DESLIZAMENTO DE TERRA
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ABNT
DIAS, Helen Cristina et al. Application of Object-Based Image Analysis for Detecting and Differentiating between Shallow Landslides and Debris Flows. GI_Forum, v. 11, n. 1, p. 34-44, 2023Tradução . . Disponível em: https://austriaca.at/0xc1aa5576_0x003e555a.pdf. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C., Holbling, D., Dias, V. C., & Grohmann, C. H. (2023). Application of Object-Based Image Analysis for Detecting and Differentiating between Shallow Landslides and Debris Flows. GI_Forum, 11( 1), 34-44. Recuperado de https://austriaca.at/0xc1aa5576_0x003e555a.pdf
NLM
Dias HC, Holbling D, Dias VC, Grohmann CH. Application of Object-Based Image Analysis for Detecting and Differentiating between Shallow Landslides and Debris Flows [Internet]. GI_Forum. 2023 ;11( 1): 34-44.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://austriaca.at/0xc1aa5576_0x003e555a.pdf
Vancouver
Dias HC, Holbling D, Dias VC, Grohmann CH. Application of Object-Based Image Analysis for Detecting and Differentiating between Shallow Landslides and Debris Flows [Internet]. GI_Forum. 2023 ;11( 1): 34-44.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://austriaca.at/0xc1aa5576_0x003e555a.pdf
Artigo de periodico
Rainfall-Induced Shallow Landslide Recognition and Transferability Using Object-Based Image Analysis in Brazil (2023)
Dias, Helen Cristina ; Holbling,Daniel ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: Remote Sensing. Unidade: IEE
Assunto: SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Helen Cristina e HOLBLING, Daniel e GROHMANN, Carlos Henrique. Rainfall-Induced Shallow Landslide Recognition and Transferability Using Object-Based Image Analysis in Brazil. Remote Sensing, v. 15, n. 21, p. art.5137/1-16, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs15215137. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C., Holbling, D., & Grohmann, C. H. (2023). Rainfall-Induced Shallow Landslide Recognition and Transferability Using Object-Based Image Analysis in Brazil. Remote Sensing, 15(21), art.5137/1-16. Recuperado de https://doi.org/10.3390/rs15215137
NLM
Dias HC, Holbling D, Grohmann CH. Rainfall-Induced Shallow Landslide Recognition and Transferability Using Object-Based Image Analysis in Brazil [Internet]. Remote Sensing. 2023 ; 15(21):art.5137/1-16.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs15215137
Vancouver
Dias HC, Holbling D, Grohmann CH. Rainfall-Induced Shallow Landslide Recognition and Transferability Using Object-Based Image Analysis in Brazil [Internet]. Remote Sensing. 2023 ; 15(21):art.5137/1-16.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs15215137
Trabalho de evento-anais periodico
Rainfall-induced debris flows and shallow landslides in Ribeira Valley, Brazil: main characteristics and inventory mapping (2023)
Dias, Vivian Cristina ; Dias, Helen Cristina ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: E3S Web of Conferences. Conference titles: International Conference on Debris Flow Hazard Mitigation (DFHM8). Unidade: IEE
Assunto: DESLIZAMENTO DE TERRA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Vivian Cristina e DIAS, Helen Cristina e GROHMANN, Carlos Henrique. Rainfall-induced debris flows and shallow landslides in Ribeira Valley, Brazil: main characteristics and inventory mapping. E3S Web of Conferences. Les Ulis: Instituto de Energia e Ambiente, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341505003. Acesso em: 22 jan. 2026. , 2023
APA
Dias, V. C., Dias, H. C., & Grohmann, C. H. (2023). Rainfall-induced debris flows and shallow landslides in Ribeira Valley, Brazil: main characteristics and inventory mapping. E3S Web of Conferences. Les Ulis: Instituto de Energia e Ambiente, Universidade de São Paulo. doi:10.1051/e3sconf/202341505003
NLM
Dias VC, Dias HC, Grohmann CH. Rainfall-induced debris flows and shallow landslides in Ribeira Valley, Brazil: main characteristics and inventory mapping [Internet]. E3S Web of Conferences. 2023 ; 415. p. art.5003/1-4[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341505003
Vancouver
Dias VC, Dias HC, Grohmann CH. Rainfall-induced debris flows and shallow landslides in Ribeira Valley, Brazil: main characteristics and inventory mapping [Internet]. E3S Web of Conferences. 2023 ; 415. p. art.5003/1-4[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341505003
Trabalho de evento-resumo
Distinction between watersheds prone to debris flow, debris flood, and flood using morphometry in Serra do Mar, Brazil (São Paulo State North shore) (2023)
Dias, Vivian Cristina ; Dias, Helen Cristina ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: Abstract EGU23. Conference titles: EGU General Assembly 2023. Unidade: IEE
Assunto: GEOMORFOMETRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Vivian Cristina e DIAS, Helen Cristina e GROHMANN, Carlos Henrique. Distinction between watersheds prone to debris flow, debris flood, and flood using morphometry in Serra do Mar, Brazil (São Paulo State North shore). 2023, Anais.. Viena: Instituto de Energia e Ambiente, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-1052. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, V. C., Dias, H. C., & Grohmann, C. H. (2023). Distinction between watersheds prone to debris flow, debris flood, and flood using morphometry in Serra do Mar, Brazil (São Paulo State North shore). In Abstract EGU23. Viena: Instituto de Energia e Ambiente, Universidade de São Paulo. doi:10.5194/egusphere-egu23-1052
NLM
Dias VC, Dias HC, Grohmann CH. Distinction between watersheds prone to debris flow, debris flood, and flood using morphometry in Serra do Mar, Brazil (São Paulo State North shore) [Internet]. Abstract EGU23. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-1052
Vancouver
Dias VC, Dias HC, Grohmann CH. Distinction between watersheds prone to debris flow, debris flood, and flood using morphometry in Serra do Mar, Brazil (São Paulo State North shore) [Internet]. Abstract EGU23. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-1052
Trabalho de evento-resumo
An object-based approach for semi-automated shallow landslide mapping: suitability and comparison in Itaóca (SP) and Nova Friburgo (RJ), southeastern Brazil (2023)
Dias, Helen Cristina ; Holbling,Daniel ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: Abstract EGU23. Conference titles: EGU General Assembly 2023. Unidade: IEE
Assunto: GEOMORFOMETRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Helen Cristina e HOLBLING, Daniel e GROHMANN, Carlos Henrique. An object-based approach for semi-automated shallow landslide mapping: suitability and comparison in Itaóca (SP) and Nova Friburgo (RJ), southeastern Brazil. 2023, Anais.. Viena: Instituto de Energia e Ambiente, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-158. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C., Holbling, D., & Grohmann, C. H. (2023). An object-based approach for semi-automated shallow landslide mapping: suitability and comparison in Itaóca (SP) and Nova Friburgo (RJ), southeastern Brazil. In Abstract EGU23. Viena: Instituto de Energia e Ambiente, Universidade de São Paulo. doi:10.5194/egusphere-egu23-158
NLM
Dias HC, Holbling D, Grohmann CH. An object-based approach for semi-automated shallow landslide mapping: suitability and comparison in Itaóca (SP) and Nova Friburgo (RJ), southeastern Brazil [Internet]. Abstract EGU23. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-158
Vancouver
Dias HC, Holbling D, Grohmann CH. An object-based approach for semi-automated shallow landslide mapping: suitability and comparison in Itaóca (SP) and Nova Friburgo (RJ), southeastern Brazil [Internet]. Abstract EGU23. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-158
Artigo de periodico
Landslide Segmentation with Deep Learning: evaluating model generalization in rainfall-induced landslides in Brazil (2022)
Soares, Lucas Pedrosa ; Dias, Helen Cristina ; Garcia, Guilherme Pereira Bento ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: Remote Sensing. Unidades: IEE, IGC
Assunto: DESLIZAMENTO DE TERRA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOARES, Lucas Pedrosa et al. Landslide Segmentation with Deep Learning: evaluating model generalization in rainfall-induced landslides in Brazil. Remote Sensing, v. 14, n. 9, p. e2237/1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs14092237. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Soares, L. P., Dias, H. C., Garcia, G. P. B., & Grohmann, C. H. (2022). Landslide Segmentation with Deep Learning: evaluating model generalization in rainfall-induced landslides in Brazil. Remote Sensing, 14( 9), e2237/1-17. doi:10.3390/rs14092237
NLM
Soares LP, Dias HC, Garcia GPB, Grohmann CH. Landslide Segmentation with Deep Learning: evaluating model generalization in rainfall-induced landslides in Brazil [Internet]. Remote Sensing. 2022 ; 14( 9):e2237/1-17.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs14092237
Vancouver
Soares LP, Dias HC, Garcia GPB, Grohmann CH. Landslide Segmentation with Deep Learning: evaluating model generalization in rainfall-induced landslides in Brazil [Internet]. Remote Sensing. 2022 ; 14( 9):e2237/1-17.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs14092237
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 22 jan. 2026.
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 2026 jan. 22 ] 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 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.scielo.br/j/bjgeo/a/Y6s5whm57BV9cgrMDWcJvgp/?format=pdf&lang=en
Artigo de periodico
Statistical-based shallow landslide susceptibility assessment for a tropical environment: a case study in the southeastern Brazilian coast (2021)
Dias, Helen Cristina; Gramani, Marcelo Fischer; Grohmann, Carlos Henrique; Bateira, Carlos; Vieira, Bianca Carvalho
Source: Natural Hazards. Unidade: IEE
Assunto: DESLIZAMENTO DE TERRA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Helen Cristina et al. Statistical-based shallow landslide susceptibility assessment for a tropical environment: a case study in the southeastern Brazilian coast. Natural Hazards, v. 108, n. 1, p. 205-223, 2021Tradução . . Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C., Gramani, M. F., Grohmann, C. H., Bateira, C., & Vieira, B. C. (2021). Statistical-based shallow landslide susceptibility assessment for a tropical environment: a case study in the southeastern Brazilian coast. Natural Hazards, 108( 1), 205-223.
NLM
Dias HC, Gramani MF, Grohmann CH, Bateira C, Vieira BC. Statistical-based shallow landslide susceptibility assessment for a tropical environment: a case study in the southeastern Brazilian coast. Natural Hazards. 2021 ;108( 1): 205-223.[citado 2026 jan. 22 ]
Vancouver
Dias HC, Gramani MF, Grohmann CH, Bateira C, Vieira BC. Statistical-based shallow landslide susceptibility assessment for a tropical environment: a case study in the southeastern Brazilian coast. Natural Hazards. 2021 ;108( 1): 205-223.[citado 2026 jan. 22 ]
Artigo de periodico
Landslide Susceptibility Mapping in Brazil: a review (2021)
Dias, Helen Cristina ; Holbling,Daniel ; Grohmann, Carlos Henrique
Source: Geosciences. Unidade: IEE
Assunto: DESLIZAMENTO DE TERRA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Helen Cristina e HOLBLING, Daniel e GROHMANN, Carlos Henrique. Landslide Susceptibility Mapping in Brazil: a review. Geosciences, v. 11, n. 10, p. art.425/1-15, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/geosciences11100425. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C., Holbling, D., & Grohmann, C. H. (2021). Landslide Susceptibility Mapping in Brazil: a review. Geosciences, 11( 10), art.425/1-15. doi:10.3390/geosciences11100425
NLM
Dias HC, Holbling D, Grohmann CH. Landslide Susceptibility Mapping in Brazil: a review [Internet]. Geosciences. 2021 ; 11( 10): art.425/1-15.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.3390/geosciences11100425
Vancouver
Dias HC, Holbling D, Grohmann CH. Landslide Susceptibility Mapping in Brazil: a review [Internet]. Geosciences. 2021 ; 11( 10): art.425/1-15.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.3390/geosciences11100425
Dissertação (Mestrado)
Modelagem da suscetibilidade a escorregamentos rasos com base em análises estatísticas (2019)
Dias, Helen Cristina ; Vieira, Bianca Carvalho (Orientador)
Unidade: FFLCH
Subjects: MORFOLOGIA DO SOLO, GEOLOGIA, SERRA DO MAR (SP)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Helen Cristina. Modelagem da suscetibilidade a escorregamentos rasos com base em análises estatísticas. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8135/tde-28082019-145944/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Dias, H. C. (2019). Modelagem da suscetibilidade a escorregamentos rasos com base em análises estatísticas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8135/tde-28082019-145944/
NLM
Dias HC. Modelagem da suscetibilidade a escorregamentos rasos com base em análises estatísticas [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8135/tde-28082019-145944/
Vancouver
Dias HC. Modelagem da suscetibilidade a escorregamentos rasos com base em análises estatísticas [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8135/tde-28082019-145944/
Trabalho de evento-anais periodico
Condicionantes morfológicos e geológicos dos escorregamentos rasos na bacia do rio Santo Antônio, Caraguatatuba (SP) (2017)
Dias, Helen Cristina ; Dias, Vivian Cristina ; Vieira, Bianca Carvalho
Source: Revista do Departamento de Geografia. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Geografia Física. Unidade: FFLCH
Subjects: ESCORREGAMENTO DOS SOLOS, BACIA HIDROGRÁFICA, MORFOLOGIA DO SOLO, GEOLOGIA, SERRA DO MAR (SP)
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ABNT
DIAS, Helen Cristina e DIAS, Vivian Cristina e VIEIRA, Bianca Carvalho. Condicionantes morfológicos e geológicos dos escorregamentos rasos na bacia do rio Santo Antônio, Caraguatatuba (SP). Revista do Departamento de Geografia. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.11606/rdg.v0ispe.132714. Acesso em: 22 jan. 2026. , 2017
APA
Dias, H. C., Dias, V. C., & Vieira, B. C. (2017). Condicionantes morfológicos e geológicos dos escorregamentos rasos na bacia do rio Santo Antônio, Caraguatatuba (SP). Revista do Departamento de Geografia. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo. doi:10.11606/rdg.v0ispe.132714
NLM
Dias HC, Dias VC, Vieira BC. Condicionantes morfológicos e geológicos dos escorregamentos rasos na bacia do rio Santo Antônio, Caraguatatuba (SP) [Internet]. Revista do Departamento de Geografia. 2017 ; Esp. 157-163.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/rdg.v0ispe.132714
Vancouver
Dias HC, Dias VC, Vieira BC. Condicionantes morfológicos e geológicos dos escorregamentos rasos na bacia do rio Santo Antônio, Caraguatatuba (SP) [Internet]. Revista do Departamento de Geografia. 2017 ; Esp. 157-163.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/rdg.v0ispe.132714

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