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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
01/06/2018 |
Data da última atualização: |
06/06/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
TAVARES, R. L. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BARROS, F. M. M. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; LA SCALA JUNIOR, N. |
Afiliação: |
ROSE LUIZA MORAES TAVARES, Rio Verde University; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; FLÁVIO MARGARITO MARTINS DE BARROS, Feagri/Unicamp; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Feagri/Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Feagri/Unicamp; NEWTON LA SCALA JUNIOR, FCAV/Unesp. |
Título: |
Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, Piracicaba, v. 74, n. 4, p. 281-287, July/Aug. 2018. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2017-0095 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
ABSTRACT: The Random Forest algorithm is a data mining technique used for classifying attributes in order of importance to explain the variation in an attribute-target, as soil CO2 flux. This study aimed to identify prediction of soil CO2 flux variables in management systems of sugarcane through the machine-learning algorithm called Random Forest. Two different management areas of sugarcane in the state of São Paulo, Brazil, were selected: burned and green. In each area, we assembled a sampling grid with 81 georeferenced points to assess soil CO2 flux through automated portable soil gas chamber with measuring spectroscopy in the infrared during the dry season of 2011 and the rainy season of 2012. In addition, we sampled the soil to evaluate physical, chemical, and microbiological attributes. For data interpretation, we used the Random Forest algorithm, based on the combination of predicted decision trees (machine learning algorithms) in which every tree depends on the values of a random vector sampled independently with the same distribution to all the trees of the forest. The results indicated that clay content in the soil was the most important attribute to explain the CO2 flux in the areas studied during the evaluated period. The use of the Random Forest algorithm originated a model with a good fit (R2 = 0.80) for predicted and observed values. |
Palavras-Chave: |
Data mining; Green sugarcane; Mineração de dados; Random Forest algorithm. |
Thesagro: |
Argila; Cana de Açúcar; Saccharum Officinarum. |
Thesaurus Nal: |
Clay; Soil organic carbon; Soil respiration; Sugarcane. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/177973/1/AP-Prediction-Tavares-etal.pdf
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Marc: |
LEADER 02375naa a2200325 a 4500 001 2092118 005 2018-06-06 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2017-0095$2DOI 100 1 $aTAVARES, R. L. M. 245 $aPrediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aABSTRACT: The Random Forest algorithm is a data mining technique used for classifying attributes in order of importance to explain the variation in an attribute-target, as soil CO2 flux. This study aimed to identify prediction of soil CO2 flux variables in management systems of sugarcane through the machine-learning algorithm called Random Forest. Two different management areas of sugarcane in the state of São Paulo, Brazil, were selected: burned and green. In each area, we assembled a sampling grid with 81 georeferenced points to assess soil CO2 flux through automated portable soil gas chamber with measuring spectroscopy in the infrared during the dry season of 2011 and the rainy season of 2012. In addition, we sampled the soil to evaluate physical, chemical, and microbiological attributes. For data interpretation, we used the Random Forest algorithm, based on the combination of predicted decision trees (machine learning algorithms) in which every tree depends on the values of a random vector sampled independently with the same distribution to all the trees of the forest. The results indicated that clay content in the soil was the most important attribute to explain the CO2 flux in the areas studied during the evaluated period. The use of the Random Forest algorithm originated a model with a good fit (R2 = 0.80) for predicted and observed values. 650 $aClay 650 $aSoil organic carbon 650 $aSoil respiration 650 $aSugarcane 650 $aArgila 650 $aCana de Açúcar 650 $aSaccharum Officinarum 653 $aData mining 653 $aGreen sugarcane 653 $aMineração de dados 653 $aRandom Forest algorithm 700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M. 700 1 $aBARROS, F. M. M. de 700 1 $aFARHATE, C. V. V. 700 1 $aSOUZA, Z. M. de 700 1 $aLA SCALA JUNIOR, N. 773 $tScientia Agricola, Piracicaba$gv. 74, n. 4, p. 281-287, July/Aug. 2018.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
Data corrente: |
04/12/2015 |
Data da última atualização: |
07/03/2016 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, G. G. dos; SANTOS, I. S. dos; SOARES, T. L.; JESUS, O. N. de. |
Afiliação: |
GABRIELA GONÇALVES DOS SANTOS; IDÁLIA SOUZA DOS SANTOS; TALIANE LEILA SOARES, FAPESB; ONILDO NUNES DE JESUS, CNPMF. |
Título: |
Influência do número de estigma no pegamento, produção de sementes e qualidade físico-química dos frutos de maracujazeiro azedo. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 9., 2015: Cruz das Almas, BA. Pesquisa: para quê? para quem? : resumos. Brasília, DF : Embrapa, 2015. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O maracujazeiro por ser uma planta condicionada pela auto-incompatibilidade depende da polinização cruzada para a formação do fruto, e a eficiência desse processo depende de visitantes florais presentes no local de cultivo e do número de grãos de pólen depositados no estigma. |
Thesagro: |
Frutificação; Melhoramento; Qualidade. |
Thesaurus NAL: |
Passiflora. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/134864/1/Influencia-do-numero.pdf
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Marc: |
LEADER 01016nam a2200193 a 4500 001 2030670 005 2016-03-07 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, G. G. dos 245 $aInfluência do número de estigma no pegamento, produção de sementes e qualidade físico-química dos frutos de maracujazeiro azedo.$h[electronic resource] 260 $aIn: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 9., 2015: Cruz das Almas, BA. Pesquisa: para quê? para quem? : resumos. Brasília, DF : Embrapa$c2015 520 $aO maracujazeiro por ser uma planta condicionada pela auto-incompatibilidade depende da polinização cruzada para a formação do fruto, e a eficiência desse processo depende de visitantes florais presentes no local de cultivo e do número de grãos de pólen depositados no estigma. 650 $aPassiflora 650 $aFrutificação 650 $aMelhoramento 650 $aQualidade 700 1 $aSANTOS, I. S. dos 700 1 $aSOARES, T. L. 700 1 $aJESUS, O. N. de
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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