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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
14/03/2012 |
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Data da última atualização: |
18/05/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, E. de; FERNANDES FILHO, E. I.; CHAGAS, C. da S.; SCHAEFER, C. E. G. R.; KER, J. C.; VIEIRA, C. A. O.; SIMAS, F. N. B. |
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Afiliação: |
ELIANA DE SOUZA, UFV; ELPIDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFV; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; CARLOS ERNESTO G. R. SCHAEFER, UFV; JOÃO CARLOS KER, UFV; CARLOS ANTONIO OLIVEIRA VIEIRA, UFV; FELIPE NOGUEIRA BELLO SIMAS, UFSC. |
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Título: |
Classificação superviosionada de solos por redes neurais artificiais na Serra do Cipó - MG. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. [Uberlândia]: SBCS: UFU, ICIAG, 2011. 1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A classificação supervisionada de solos, especialmente nas últimas décadas, vem sendo realizada por modelos, matemáticos e estatísticos a exemplo das redes neurais. A maioria dos trabalhos com redes neurais avaliaram propriedades dos solos, sendo o estudo das classes ainda incipiente. Assim este trabalho teve como objetivo avaliar a classificação de solos por redes neurais para uma área situada na Serra do Cipó. Para tanto utilizou informações analíticas de perfis de solos e variáveis discriminantes como: bandas de imagem de satélite e índices derivados, mapas geológico, pedológico e de atributos do terreno. Os resultados obtidos na classificação pelas redes neurais foram comparados com uma classificação feita pelo classificador MaxVer a partir de validação dos mapas com pontos de referência terrestre. Os mesmos pontos foram utilizados para validar o mapa obtido pelo método convencional. Os mapas obtidos pelos dois classificadores apresentaram índice de exatidão considerado bom, sem diferença estatística. O mapa melhor classificado pelo MaxVer apresentou índice kappa de 0,58, enquanto que pelas redes neurais o maior índice foi de 0,60. A eficiência dos classificadores, na discriminação individual das unidades de solo se diferiram, sendo duas unidades melhor classificadas pelo MaxVer, três pelas redes neurais e quatro unidades com exatidão estatisticamente igual para os dois classificadores. A exatidão global do mapa de solos obtido pelo método convencional foi de 82%, obtido pela concordância dos solos de referencia com aqueles associados em qualquer componente da unidade. Os solos no primeiro componente das unidades de mapeamento apresentaram 48% de concordância com solos de referência. MenosA classificação supervisionada de solos, especialmente nas últimas décadas, vem sendo realizada por modelos, matemáticos e estatísticos a exemplo das redes neurais. A maioria dos trabalhos com redes neurais avaliaram propriedades dos solos, sendo o estudo das classes ainda incipiente. Assim este trabalho teve como objetivo avaliar a classificação de solos por redes neurais para uma área situada na Serra do Cipó. Para tanto utilizou informações analíticas de perfis de solos e variáveis discriminantes como: bandas de imagem de satélite e índices derivados, mapas geológico, pedológico e de atributos do terreno. Os resultados obtidos na classificação pelas redes neurais foram comparados com uma classificação feita pelo classificador MaxVer a partir de validação dos mapas com pontos de referência terrestre. Os mesmos pontos foram utilizados para validar o mapa obtido pelo método convencional. Os mapas obtidos pelos dois classificadores apresentaram índice de exatidão considerado bom, sem diferença estatística. O mapa melhor classificado pelo MaxVer apresentou índice kappa de 0,58, enquanto que pelas redes neurais o maior índice foi de 0,60. A eficiência dos classificadores, na discriminação individual das unidades de solo se diferiram, sendo duas unidades melhor classificadas pelo MaxVer, três pelas redes neurais e quatro unidades com exatidão estatisticamente igual para os dois classificadores. A exatidão global do mapa de solos obtido pelo método convencional foi de 82%, obtido... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Mapeamento Digital; Redes Neurais; Serra do Espinhaço. |
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Thesagro: |
Classificação do Solo; Mapa. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/918793/1/Classificacao-superviosionada-de-solos-por-redes-neurais-artificiais-2011.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. [Uberlândia]: SBCS: UFU, ICIAG, 2011. 1 CD-ROM.$c2011
520 $aA classificação supervisionada de solos, especialmente nas últimas décadas, vem sendo realizada por modelos, matemáticos e estatísticos a exemplo das redes neurais. A maioria dos trabalhos com redes neurais avaliaram propriedades dos solos, sendo o estudo das classes ainda incipiente. Assim este trabalho teve como objetivo avaliar a classificação de solos por redes neurais para uma área situada na Serra do Cipó. Para tanto utilizou informações analíticas de perfis de solos e variáveis discriminantes como: bandas de imagem de satélite e índices derivados, mapas geológico, pedológico e de atributos do terreno. Os resultados obtidos na classificação pelas redes neurais foram comparados com uma classificação feita pelo classificador MaxVer a partir de validação dos mapas com pontos de referência terrestre. Os mesmos pontos foram utilizados para validar o mapa obtido pelo método convencional. Os mapas obtidos pelos dois classificadores apresentaram índice de exatidão considerado bom, sem diferença estatística. O mapa melhor classificado pelo MaxVer apresentou índice kappa de 0,58, enquanto que pelas redes neurais o maior índice foi de 0,60. A eficiência dos classificadores, na discriminação individual das unidades de solo se diferiram, sendo duas unidades melhor classificadas pelo MaxVer, três pelas redes neurais e quatro unidades com exatidão estatisticamente igual para os dois classificadores. A exatidão global do mapa de solos obtido pelo método convencional foi de 82%, obtido pela concordância dos solos de referencia com aqueles associados em qualquer componente da unidade. Os solos no primeiro componente das unidades de mapeamento apresentaram 48% de concordância com solos de referência.
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700 1 $aVIEIRA, C. A. O.
700 1 $aSIMAS, F. N. B.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
22/12/2011 |
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Data da última atualização: |
03/06/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
GOODWIN, S. B.; M’BAREK, S. B.; DHILLON, B.; WITTENBERG, A. H. J.; CRANE, C. F.; HANE, J. K.; FOSTER, A. J.; LEE, T. A. J. van der; GRIMWOOD, J.; AERTS, A.; ANTONIW, J.; BAILEY, A.; BLUHM, B.; BOWLER, J.; BRISTOW, J.; BURGT, A. van der; CANTO CANCHE, B.; CHURCHILL, A. C. L.; CONDE FERRÀEZ, L.; COOLS, H. J.; COUTINHO, P. M.; CSUKAI, M.; DEHAL, P.; WIT, P. de; DONZELLI, B.; GEEST, H. C. van de; HAM, R. C. H. H. van; HAMMOND KOSACK, K. E.; HENRISSAT, B.; KILIAN, A.; KOBAYASHI, A. K.; KOOPMANN, E.; KOURMPETIS, Y.; KUZNIAR, A.; LINDQUIST, E.; LOMBARD, V.; MALIEPAARD, C.; MARTINS, N. F.; MEHRABI, R.; NAP, J. P. H.; PONOMARENKO, A.; RUDD, J. J.; SALAMOV, A.; SCHMUTZ, J.; SCHOUTEN, H. J.; SHAPIRO, H.; STERGIOPOULOS, I.; TORRIANI, S. F. F.; TU, H.; VRIES, R. P. de; WAALWIJK, C.; WARE, S. B.; WIEBENGA, A.; ZWIERS, L.; OLIVER, R. P.; GRIGORIEV, I. V.; KEMA, G. H. J. |
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Afiliação: |
STEPHEN B. GOODWIN, USDA–AGRICULTURAL RESEARCH SERVICE; SARRAH BEN M’BAREK, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; BRAHAM DHILLON, PURDUE UNIVERSITY, USA; ALEXANDER H. J. WITTENBERG, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; CHARLES F. CRANE, USDA–AGRICULTURAL RESEARCH SERVICE; JAMES K. HANE, MURDOCH UNIVERSITY, PERTH, AUSTRALIA; ANDREW J. FOSTER, IBWF e.V., GERMANY; THEO A. J. VAN DER LEE, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; JANE GRIMWOOD, HUDSONALPHA INSTITUTE OF BIOTECHNOLOGY, USA; ANDREA AERTS, DOE JOINT GENOME INSTITUTE, USA; JOHN ANTONIW, ROTHAMSTED RESEARCH, UNITED KINGDOM; ANDY BAILEY, UNIVERSITY OF BRISTOL, UNITED KINGDOM; BURT BLUHM, UNIVERSITY OF ARKANSAS, USA; JUDITH BOWLER, SYNGENTA, UNITED KINGDOM; JIM BRISTOW, HUDSONALPHA INSTITUTE OF BIOTECHNOLOGY, USA; ATE VAN DER BURGT, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; BLONDY CANTO CANCHE, CENTRO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA DE YUCATÁN, MÉXICO; ALICE C. L. CHURCHILL, CORNELL UNIVERSITY, USA; LAURA CONDE FERRÀEZ, CENTRO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA DE YUCATÁN, MÉXICO; HANS J. COOLS, ROTHAMSTED RESEARCH, UNITED KINGDOM; PEDRO M. COUTINHO, ARCHITECTURE ET FONCTION DES MACROMOLECULES BIOLOGIQUES, CNRS, FRANCE; MICHAEL CSUKAI, SYNGENTA, UNITED KINGDOM; PARAMVIR DEHAL, DOE JOINT GENOME INSTITUTE, USA; PIERRE DE WIT, WAGENINGEN UNIVERSITY AND RESEARCH CENTRE, THE NETHERLANDS; BRUNO DONZELLI, USDA–AGRICULTURAL RESEARCH SERVICE; HENRI C. VAN DE GEEST, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; ROELAND C. H. J. VAN HAM, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; KIM E. HAMMOND KOSACK, ROTHAMSTED RESEARCH, UNITED KINGDOM; BERNARD HENRISSAT, ARCHITECTURE ET FONCTION DES MACROMOLECULES BIOLOGIQUES, CNRS, FRANCE; ANDRZEJ KILIAN, DIVERSITY ARRAYS TECHNOLOGY PTY LTD, AUSTRALIA; ADILSON KENJI KOBAYASHI, CPAMN; EDDA KOOPMANN, BAYER CROPSCIENCE AG, GERMANY; YIANNIS KOURMPETIS, WAGENINGEN UNIVERSITY AND RESEARCH CENTRE, THE NETHERLANDS; ARNOLD KUZNIAR, WAGENINGEN UNIVERSITY AND RESEARCH CENTRE, THE NETHERLANDS; ERIKA LINDQUIST, DOE JOINT GENOME INSTITUTE, USA; VINCENT LOMBARD, ARCHITECTURE ET FONCTION DES MACROMOLECULES BIOLOGIQUES, CNRS, FRANCE; CHRIS MALIEPAARD, WAGENINGEN UNIVERSITY AND RESEARCH CENTRE, THE NETHERLANDS; NATALIA FLORENCIO MARTINS, CENARGEN; RAHIM MEHRABI, SEED AND PLANT IMPROVEMENT INSTITUTE, IRAN; JAN P. H. NAP, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; ALISA PONOMARENKO, PURDUE UNIVERSITY, USA; JASON J. RUDD, ROTHAMSTED RESEARCH, UNITED KINGDOM; ASAF SALAMOV, DOE JOINT GENOME INSTITUTE, USA; JEREMY SCHMUTZ, HUDSONALPHA INSTITUTE OF BIOTECHNOLOGY, USA; HENK J. SCHOUTEN, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; HARRIS SHAPIRO, DOE JOINT GENOME INSTITUTE, USA; IOANNIS STERGIOPOULOS, WAGENINGEN UNIVERSITY AND RESEARCH CENTRE, THE NETHERLANDS; STEFANO F. F. TORRIANI, SWISS FEDERAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY (ETH), SWITZERLAND; HANK TU, DOE JOINT GENOME INSTITUTE, USA; RONALD P. DE VRIES, CBS–KNAW FUNGAL BIODIVERSITY CENTRE, THE NETHERLANDS; CEES WAALWIJK, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; SARAH B. WARE, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS; AD WIEBENGA, CBS–KNAW FUNGAL BIODIVERSITY CENTRE, THE NETHERLANDS; LUTE-HARM ZWIERS, CBS–KNAW FUNGAL BIODIVERSITY CENTRE, THE NETHERLANDS; RICHARD P. OLIVER, CURTIN UNIVERSITY, AUSTRALIA; IGOR V. GRIGORIEV, DOE JOINT GENOME INSTITUTE, USA; GERT H. J. KEMA, PLANT RESEARCH INTERNATIONAL B.V., WAGENINGEN, THE NETHERLANDS. |
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Título: |
Finished genome of the fungal wheat pathogen Mycosphaerella graminicola Reveals dispensome structure, chromosome plasticity, and stealth pathogenesis. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Plos Genetics, v. 7, n. 6, e1002070, 2011. |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Fungus. |
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Thesagro: |
Fungo. |
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Thesaurus NAL: |
Mycosphaerella graminicola. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/53161/1/AdilsonKobayashi.pdf
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Marc: |
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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