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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
26/07/2023 |
Data da última atualização: |
26/07/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
BASTOS, B. P.; PINHEIRO, H. S. K.; FERREIRA, F. J. F.; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos. |
Afiliação: |
BLENDA PEREIRA BASTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; FRANCISCO JOSÉ FONSECA FERREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; LÚCIA HELENA CUNHA DOS ANJOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO. |
Título: |
Could airborne geophysical data be used to improve predictive modeling of agronomic soil properties in tropical hillslope area? |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 15, n. 15, 3719, 2023. |
DOI: |
https://doi.org/10.3390/rs15153719 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Airborne geophysical data (AGD) have great potential to represent soil-forming factors. Because of that, the objective of this study was to evaluate the importance of AGD in predicting soil attributes such as aluminum saturation (ASat), base saturation (BS), cation exchange capacity (CEC), clay, and organic carbon (OC). The AGD predictor variables include total count (uR/h), K (potassium), eU (uranium equivalent), and eTh (thorium equivalent), ratios between these elements (eTh/K, eU/K, and eU/eTh), factor F or F-parameter, anomalous potassium (Kd), anomalous uranium (Ud), anomalous magnetic field (AMF), vertical derivative (GZ), horizontal derivatives (GX and GY), and mafic index (MI). The approach was based on applying predictive modeling techniques using (1) digital elevation model (DEM) covariates and Sentinel-2 images with AGD; and (2) DEM covariates and Sentinel-2 images without the AGD. The study was conducted in Bom Jardim, a county in Rio de Janeiro-Brazil with an area of 382,430 km², with a database of 208 soil samples to a predefined depth (0-30 cm). Non-explanatory covariates for the selected soil attributes were excluded. Through the selected covariables, the random forest (RF) and support vector machine (SVM) models were applied with separate samples for training (75%) and validation (25%). The model's performance was evaluated through the R-squared (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE), as well as null model values and coefficient of variation (CV%). The RF algorithm showed better performance with AGD (R2 values ranging from 0.15 to 0.23), as well as the SVM model (R2 values ranging from 0.08 to 0.23) when compared to RF (R2 values ranging from 0.10 to 0.20) and SVM (R2 values ranging from 0.04 to 0.10) models without AGD. Overall, the results suggest that AGD can be helpful for soil mapping. Nevertheless, it is crucial to acknowledge that the accuracy of AGD in predicting soil properties could vary depending on various common factors in DSM, such as the quality and resolution of the covariates and available soil data. Further research is needed to determine the optimal approach for using AGD in soil mapping. MenosAirborne geophysical data (AGD) have great potential to represent soil-forming factors. Because of that, the objective of this study was to evaluate the importance of AGD in predicting soil attributes such as aluminum saturation (ASat), base saturation (BS), cation exchange capacity (CEC), clay, and organic carbon (OC). The AGD predictor variables include total count (uR/h), K (potassium), eU (uranium equivalent), and eTh (thorium equivalent), ratios between these elements (eTh/K, eU/K, and eU/eTh), factor F or F-parameter, anomalous potassium (Kd), anomalous uranium (Ud), anomalous magnetic field (AMF), vertical derivative (GZ), horizontal derivatives (GX and GY), and mafic index (MI). The approach was based on applying predictive modeling techniques using (1) digital elevation model (DEM) covariates and Sentinel-2 images with AGD; and (2) DEM covariates and Sentinel-2 images without the AGD. The study was conducted in Bom Jardim, a county in Rio de Janeiro-Brazil with an area of 382,430 km², with a database of 208 soil samples to a predefined depth (0-30 cm). Non-explanatory covariates for the selected soil attributes were excluded. Through the selected covariables, the random forest (RF) and support vector machine (SVM) models were applied with separate samples for training (75%) and validation (25%). The model's performance was evaluated through the R-squared (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE), as well as null model values and coefficient ... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Digital soil mapping; Gamma-ray spectrometry data; Hillslope areas; Machine learning; Magnetic data; Mapeamento digital do solo; Parent material. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1155276/1/Could-airborne-geophysical-data-be-used-to-improve-predictive-modeling-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 03095naa a2200277 a 4500 001 2155276 005 2023-07-26 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.3390/rs15153719$2DOI 100 1 $aBASTOS, B. P. 245 $aCould airborne geophysical data be used to improve predictive modeling of agronomic soil properties in tropical hillslope area?$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aAirborne geophysical data (AGD) have great potential to represent soil-forming factors. Because of that, the objective of this study was to evaluate the importance of AGD in predicting soil attributes such as aluminum saturation (ASat), base saturation (BS), cation exchange capacity (CEC), clay, and organic carbon (OC). The AGD predictor variables include total count (uR/h), K (potassium), eU (uranium equivalent), and eTh (thorium equivalent), ratios between these elements (eTh/K, eU/K, and eU/eTh), factor F or F-parameter, anomalous potassium (Kd), anomalous uranium (Ud), anomalous magnetic field (AMF), vertical derivative (GZ), horizontal derivatives (GX and GY), and mafic index (MI). The approach was based on applying predictive modeling techniques using (1) digital elevation model (DEM) covariates and Sentinel-2 images with AGD; and (2) DEM covariates and Sentinel-2 images without the AGD. The study was conducted in Bom Jardim, a county in Rio de Janeiro-Brazil with an area of 382,430 km², with a database of 208 soil samples to a predefined depth (0-30 cm). Non-explanatory covariates for the selected soil attributes were excluded. Through the selected covariables, the random forest (RF) and support vector machine (SVM) models were applied with separate samples for training (75%) and validation (25%). The model's performance was evaluated through the R-squared (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE), as well as null model values and coefficient of variation (CV%). The RF algorithm showed better performance with AGD (R2 values ranging from 0.15 to 0.23), as well as the SVM model (R2 values ranging from 0.08 to 0.23) when compared to RF (R2 values ranging from 0.10 to 0.20) and SVM (R2 values ranging from 0.04 to 0.10) models without AGD. Overall, the results suggest that AGD can be helpful for soil mapping. Nevertheless, it is crucial to acknowledge that the accuracy of AGD in predicting soil properties could vary depending on various common factors in DSM, such as the quality and resolution of the covariates and available soil data. Further research is needed to determine the optimal approach for using AGD in soil mapping. 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aDigital soil mapping 653 $aGamma-ray spectrometry data 653 $aHillslope areas 653 $aMachine learning 653 $aMagnetic data 653 $aMapeamento digital do solo 653 $aParent material 700 1 $aPINHEIRO, H. S. K. 700 1 $aFERREIRA, F. J. F. 700 1 $aCARVALHO JUNIOR, W. de 700 1 $aANJOS, L. H. C. dos 773 $tRemote Sensing$gv. 15, n. 15, 3719, 2023.
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Embrapa Solos (CNPS) |
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Registros recuperados : 256 | |
61. | | CORREIA, J. R.; BUSTAMANTE, P. G.; SANO, S. M.; VILELA, M. de F.; ANJOS, L. H. C. dos. Ações de uso sustentável dos recursos naturais na comunidade Água Boa 2. In: PARRON, L. M.; AGUIAR, L. M. de S.; DUBOC, E.; OLIVEIRA-FILHO, E. C.; CAMARGO, A. J. A. de; AQUINO, F. de G. (Ed.). Cerrado: desafios e oportunidades para o desenvolvimento sustentável. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2008. cap. 14, p. 437-464. .Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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62. | | CORREIA, J. R.; BUSTAMANTE, P. G.; SANO, S. M.; VILELA, M. de F.; ANJOS, L. H. C. dos. Ações de uso sustentável dos recursos naturais na comunidade Água Boa 2. In: PARRON, L. M.; AGUIAR, L. M. de S.; DUBOC, E.; OLIVEIRA-FILHO, E. C.; CAMARGO, A. J. A. de; AQUINO, F. de G. (Ed.). Cerrado: desafios e oportunidades para o desenvolvimento sustentável. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2008. cap. 14, p. 437-464.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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64. | | LOSS, A.; PEREIRA, M. G.; SCHULTZ, N.; ANJOS, L. H. C. dos; SILVA, E. M. R. da. Agregação do solo e índice de sensibilidade em áreas sob diferentes sistemas de produção orgânica. In: REUNIÃO BRASILEIRA DE MANEJO E CONSERVAÇÃO DO SOLO E DA ÁGUA, 17., 2008, Rio de Janeiro. Manejo e conservação do solo e da água no contexto das mudanças ambientais. Rio de Janeiro: SBCS: Embrapa Solos: Embrapa Agrobiologia, 2008. 4 p. 1 CD-ROM. (Embrapa Solos. Documentos, 101). Parceria: UFRRJ.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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66. | | PINHEIRO, H. S. K.; OWENS, P. R.; CHAGAS, C. S.; CARVALHO JUNIOR, W.; ANJOS, L. H. C. Applying artificial neural networks utilizing geomorphons to predict soil classes in a brazilian watershed. In: ZHANG, G.-L.; BRUS, D.; LIU, F.; SONG, X.-D.; LAGACHERIE, P. (Ed.). Digital soil mapping across paradigms, scales and boundaries. New York: Springer, 2016. cap. 8, p. 89-102.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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69. | | PEREIRA, M. G.; VALLADARES, G. S.; ANJOS, L. H. C.; EBELING, A. G.; BENITES, V. de M. Characterization of histosol: proposal to the brazilian soil classification system. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 18th., 2006, Philadelphia. Abstracts... Philadelphia, USA, 2006. p.59Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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72. | | PEREIRA, M. G.; PEREZ, D. V.; VALLADARES, G. S.; SOUZA, J. M. P. F.; ANJOS, L. H. C. Comparação de métodos de extração de cobre, zinco, ferro e manganês em solos do Estado do Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 25, n. 3, p. 655-660, jul./set. 2001.Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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75. | | VALLADARES, G. S.; PEREIRA, M. G.; SOUZA, J. M. P. F. de; PEREZ, D. V.; ANJOS, L. H. C. dos. Disponibilidade de boro e correlação com carbono orgânico e argila em horizontes superficiais de solos do Estado do Rio de Janeiro. In: CONGRESSO LATINO AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 13.; REUNIÃO BRASILEIRA DE BIOLOGIA DO SOLO, 1.; SIMPÓSIO BRASILEIRO SOBRE MICROBIOLOGIA DO SOLO, 4.; REUNIÃO BRASILEIRA SOBRE MICORRIZAS, 6.; REUNIÃO BRASILEIRA DE MANEJO E CONSERVAÇÃO DO SOLO E DA ÁGUA, 11., 1996, Águas de Lindóia. Solo suelo 96. Campinas: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 1996. 1 CD-ROM.Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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76. | | VALLADARES, G. S.; PEREIRA, M. G.; SOUZA, J. M. P. F. de; PEREZ, D. V.; ANJOS, L. H. C. dos. Disponibilidade de boro e correlação com propriedades dos solos do Estado do Rio de Janeiro. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 34, n. 3, p. 493-98, mar. 1999. Notas Científicas.
Título em inglês: Available boron and correlation with soil properties in Rio de Janeiro State, Brazil.Tipo: Nota Técnica/Nota Científica |
Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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77. | | MORAES, A. G. L.; LOSS, A.; PERREIRA, M. G.; ANJOS, L. H. C.; SILVA, E. M. R. da. Distribuição dos agregados e diâmetros médio ponderado avaliados em diferentes sistemas de produção orgânica. In:CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROECOLOGIA, 6.; CONGRESSO LATINO AMERICANO DE AGROECOLOGIA, 2., 09 a 12 de novembro de 2009, Curitiba. Agricultura familiar e camponesa: experiências passadas e presentes construindo um futuro sustentável: trabalhos... Curitiba: ABA: SOCLA, 2009. 01 p.01530-01534Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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78. | | BARBOSA, A. M.; PINHEIRO, H. S. K.; ANJOS, L. H. C. dos; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S. Determinação de pontos amostrais através de atributos do terreno para mapeamento digital dos solos da bacia hidrográfica do Rio Guapi-Macacu, RJ. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba, PR. Anais... Curitiba: INPE, 2011. 1690p. 8 p.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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79. | | CORREIA, J. R.; FILHO, CALDERANO FILHO, B.; ANJOS, L. H. C. dos; COUTO, W. H. do; MARTINS, E. de S. Critérios preliminares para definição da aptidão agroecológica e agroextrativista das terras para agriculturas de base familiar: estudo de caso em uma comunidade do Alto Rio Pardo, norte de Minas Gerais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO, 7., 2007, Fortaleza. Agricultura familiar, políticas públicas e inclusão social. Fortaleza: Embrapa Agroindústria Tropical, 2007. 1 CD-ROM.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica | Circulação/Nível: -- - -- |
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80. | | ROSA, A. S.; PEREIRA, M. G.; ANJOS, L. H. C. dos; DONAGEMMA, G. K.; DALMOLIN, R. S. D. Comparison of methods for organic matter removal applied in Brazilian Ferralsols. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios. [Viçosa, MG]: SBCS; Fortaleza: UFC, 2009. 1 CD-ROM.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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