| |
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
|
Data corrente: |
23/04/2019 |
|
Data da última atualização: |
12/02/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Autoria: |
MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E.; SOARES, A. da S.; OLIVEIRA, A. E. de. |
|
Afiliação: |
PEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UFG; DIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAF; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; ANDERSON DA SILVA SOARES, UFG; ANSELMO ELCANA DE OLIVEIRA, UFG. |
|
Título: |
Using image analysis to estimate the soil organic carbon content. |
|
Ano de publicação: |
2019 |
|
Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, v. 147, p. 775-781, June 2019. |
|
ISSN: |
0026-265X |
|
DOI: |
10.1016/j.microc.2019.03.070 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Soil test for organic carbon content using the Walkley-Black standard method is a laborious task that takes almost 5 working days to report the results. In order to improve lab analysis efficiency, a new analytical method using digital images is proposed. Using multivariate image analysis (MIA) soil organic carbon (SOC) contents can be determined in<3 days. The MIA method for SOC was developed using 177 soil samples collected from 3 regions of Brazil (North, West Central, and Northeast). Digital images of soil samples were correlated with the organic carbon contents determined by the Walkley-Black standard method using multivariate regression algorithms. In the end, MIA model employing a machine learn approach using least squares support vector machine (LS-SVM), presented an excellent correlation, r2 > 0.93, between image data and SOC contents measured by the standard analytical method. The proposed MIA method is eco-friendly, cheap, fast, and a clean alternative that can be employed by soil testing laboratories for measuring SOC contents. |
|
Thesagro: |
Carbono; Solo Orgânico. |
|
Thesaurus Nal: |
Chemometrics; Green chemistry; Soil test values. |
|
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
|
Marc: |
LEADER 01785naa a2200253 a 4500
001 2108416
005 2020-02-12
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a0026-265X
024 7 $a10.1016/j.microc.2019.03.070$2DOI
100 1 $aMORAIS, P. A. de O.
245 $aUsing image analysis to estimate the soil organic carbon content.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aSoil test for organic carbon content using the Walkley-Black standard method is a laborious task that takes almost 5 working days to report the results. In order to improve lab analysis efficiency, a new analytical method using digital images is proposed. Using multivariate image analysis (MIA) soil organic carbon (SOC) contents can be determined in<3 days. The MIA method for SOC was developed using 177 soil samples collected from 3 regions of Brazil (North, West Central, and Northeast). Digital images of soil samples were correlated with the organic carbon contents determined by the Walkley-Black standard method using multivariate regression algorithms. In the end, MIA model employing a machine learn approach using least squares support vector machine (LS-SVM), presented an excellent correlation, r2 > 0.93, between image data and SOC contents measured by the standard analytical method. The proposed MIA method is eco-friendly, cheap, fast, and a clean alternative that can be employed by soil testing laboratories for measuring SOC contents.
650 $aChemometrics
650 $aGreen chemistry
650 $aSoil test values
650 $aCarbono
650 $aSolo Orgânico
700 1 $aSOUZA, D. M. de
700 1 $aMADARI, B. E.
700 1 $aSOARES, A. da S.
700 1 $aOLIVEIRA, A. E. de
773 $tMicrochemical Journal$gv. 147, p. 775-781, June 2019.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
|
Data corrente: |
26/01/2017 |
|
Data da última atualização: |
07/02/2017 |
|
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
BARBOSA, A. C. O.; OLIVEIRA, P. H. G. A. de; CARMO, C. D. do; ALVES, L. B.; SANTOS, D. B. dos; QUEIROZ, I. dos S.; OLIVEIRA, E. J. de; FERREIRA, C. F. |
|
Afiliação: |
ANA CLÁUDIA OLIVEIRA BARBOSA, UFRB; PAULO HENRIQUE GOMES ALVES DE OLIVEIRA, UFRB; CÁTIA DIAS DO CARMO, UFRB; LUZIANE BRANDÃO ALVES, UFRB; DALMA BRITO DOS SANTOS, UFRB; IANE DOS SANTOS QUEIROZ, UFRB; EDER JORGE DE OLIVEIRA, CNPMF; CLAUDIA FORTES FERREIRA, CNPMF. |
|
Título: |
Seleção assistida em progênie S1 para obtenção de linhagens por marcadores microssatélites. |
|
Ano de publicação: |
2016 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 10., 2016: Cruz das Almas, BA. Traduzindo ciência para o mundo : resumos. Brasília, DF : Embrapa, 2016. |
|
Idioma: |
Português |
|
Thesagro: |
Mandioca. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/154021/1/AnaisJornada-2016-29.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 00734nam a2200193 a 4500
001 2061854
005 2017-02-07
008 2016 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aBARBOSA, A. C. O.
245 $aSeleção assistida em progênie S1 para obtenção de linhagens por marcadores microssatélites.$h[electronic resource]
260 $aIn: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 10., 2016: Cruz das Almas, BA. Traduzindo ciência para o mundo : resumos. Brasília, DF : Embrapa$c2016
650 $aMandioca
700 1 $aOLIVEIRA, P. H. G. A. de
700 1 $aCARMO, C. D. do
700 1 $aALVES, L. B.
700 1 $aSANTOS, D. B. dos
700 1 $aQUEIROZ, I. dos S.
700 1 $aOLIVEIRA, E. J. de
700 1 $aFERREIRA, C. F.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
