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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
23/11/2011 |
Data da última atualização: |
17/02/2012 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
PESSOA-FILHO, M.; LINS, T. C. L.; RABELLO, A. R.; MEHTA, A.; RANGEL, P. H. N.; FERREIRA, M. E. |
Afiliação: |
MARCO AURELIO CALDAS DE PINHO PESSOA FILHO, CPAC; TULIO CESAR DE LIMA LINS, CPAC; ALINE RODRIGUES RABELLO, CPAC; ANGELA MEHTA DOS REIS, CENARGEN; PAULO HIDEO NAKANO RANGEL, CNPAF; MARCIO ELIAS FERREIRA, CENARGEN. |
Título: |
Genomic regions associated with drought tolerance in upland rice landraces: linking experimental data from QTL mapping and EST sequencing. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GENÉTICA MOLECULAR DE PLANTAS, 3., 2011, Ilhéus. Anais... [S.l.]: SBG, 2011. |
Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Oryza sativa L; Recursos genéticos. |
Thesagro: |
Água; Arroz; Oryza sativa; Recurso genético; Resistencia a seca. |
Categoria do assunto: |
-- F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/54421/1/34881.pdf
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Marc: |
LEADER 00820nam a2200253 a 4500 001 1916136 005 2012-02-17 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aPESSOA-FILHO, M. 245 $aGenomic regions associated with drought tolerance in upland rice landraces$blinking experimental data from QTL mapping and EST sequencing. 260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GENÉTICA MOLECULAR DE PLANTAS, 3., 2011, Ilhéus. Anais... [S.l.]: SBG$c2011 300 $c1 CD-ROM. 650 $aÁgua 650 $aArroz 650 $aOryza sativa 650 $aRecurso genético 650 $aResistencia a seca 653 $aOryza sativa L 653 $aRecursos genéticos 700 1 $aLINS, T. C. L. 700 1 $aRABELLO, A. R. 700 1 $aMEHTA, A. 700 1 $aRANGEL, P. H. N. 700 1 $aFERREIRA, M. E.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
14/03/2012 |
Data da última atualização: |
18/05/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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. |
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. |
Título: |
Classificação superviosionada de solos por redes neurais artificiais na Serra do Cipó - MG. |
Ano de publicação: |
2011 |
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. |
Idioma: |
Português |
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 |
Palavras-Chave: |
Mapeamento Digital; Redes Neurais; Serra do Espinhaço. |
Thesagro: |
Classificação do Solo; Mapa. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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: |
LEADER 02644nam a2200241 a 4500 001 1918793 005 2022-05-18 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSOUZA, E. de 245 $aClassificação superviosionada de solos por redes neurais artificiais na Serra do Cipó - MG.$h[electronic resource] 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. 650 $aClassificação do Solo 650 $aMapa 653 $aMapeamento Digital 653 $aRedes Neurais 653 $aSerra do Espinhaço 700 1 $aFERNANDES FILHO, E. I. 700 1 $aCHAGAS, C. da S. 700 1 $aSCHAEFER, C. E. G. R. 700 1 $aKER, J. C. 700 1 $aVIEIRA, C. A. O. 700 1 $aSIMAS, F. N. B.
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