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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
10/09/2012 |
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Data da última atualização: |
12/07/2022 |
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Autoria: |
SILVA, C. C. da. |
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Afiliação: |
CRISTIANO CASSIANO DA SILVA, IAC. |
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Título: |
Mapeamento digital de classes de solos: aplicação de metodologia na folha botucatu (SF-22-Z-B-IV-3) e validação de campo. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
2012. |
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Páginas: |
117 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Agricultura Tropical e Subtropical) - Instituto Agronômico, Campinas. |
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Conteúdo: |
Novos métodos que tornem os mapeamentos de solos mais ágeis e menos onerosos são
necessários. O mapeamento digital de solos é uma alternativa ao mapeamento tradicional. A
pesquisa objetiva desenvolver metodologia para mapeamento digital de solos em áreas de
treinamento e aplicá-la na produção de mapa pedológico digital confiável para a folha
Botucatu. Foram utilizados dados das folhas Dois Córregos e São Pedro como treinamento.
Foi feita a exclusão e adição de variáveis morfométricas e posteriormente avaliados
protocolos de treinamento por aprendizado de máquina com algoritmos de árvore de decisão
(J48), vizinho mais próximo (k-NN) e modelo bayesiano (Naive Bayes), sendo que para o
algoritmo J48 foi realizada a pré-poda com valores de 100 e 400 pixels. Com os dados desses
protocolos foi gerada uma matriz de dados de treinamento e a partir desta foram produzidas
regras para predição de unidades de mapeamento de solo e posteriormente a produção do
mapa pedológico digital para a folha Botucatu, com dois algoritmos (PART e Predictive
Apriori). Os protocolos compostos pelo maior número de variáveis apresentaram maior
acurácia em todos os algoritmos e variáveis analisadas, a geologia foi a que mais contribuiu
para a predição de unidades de mapeamento. O valor de 400 pixels não alterou
significativamente a acurácia final de nenhum protocolo e nenhum algoritmo. O algoritmo J48
apresentou acurácia superior aos outros algoritmos testados. O algoritmo PART gerou 192
regras e todas as unidades de mapeamento foram preditas e quando confrontado com dados de
campo foi obtido índice de exatidão global de 53 % e o índice kappa de 0,42, indicando
qualidade Boa. O algoritmo PART foi superior ao algoritmo Predictive Apriori em todas as
avaliações de acurácia e predições de unidades de mapeamento de solos, porém apresentou
inconsistências, como a não predição de unidades de menor extensão e excessiva
fragmentação das unidades. O método de amostragem pelo hipercubo latino mostrou-se mais
eficaz que o método dos transectos por ter maior abrangência da área de amostragem,
amostrar maior número de unidades de mapeamento e ser operacionalmente mais eficiente.
Qualidade dos mapas de treinamento e diferença de escala entre os mapas-base podem ter
limitado a acurácia dos mapas digitais produzidos. A metodologia pode ser recomendada para
trabalhos com nível de detalhe de reconhecimento de baixa intensidade. MenosNovos métodos que tornem os mapeamentos de solos mais ágeis e menos onerosos são
necessários. O mapeamento digital de solos é uma alternativa ao mapeamento tradicional. A
pesquisa objetiva desenvolver metodologia para mapeamento digital de solos em áreas de
treinamento e aplicá-la na produção de mapa pedológico digital confiável para a folha
Botucatu. Foram utilizados dados das folhas Dois Córregos e São Pedro como treinamento.
Foi feita a exclusão e adição de variáveis morfométricas e posteriormente avaliados
protocolos de treinamento por aprendizado de máquina com algoritmos de árvore de decisão
(J48), vizinho mais próximo (k-NN) e modelo bayesiano (Naive Bayes), sendo que para o
algoritmo J48 foi realizada a pré-poda com valores de 100 e 400 pixels. Com os dados desses
protocolos foi gerada uma matriz de dados de treinamento e a partir desta foram produzidas
regras para predição de unidades de mapeamento de solo e posteriormente a produção do
mapa pedológico digital para a folha Botucatu, com dois algoritmos (PART e Predictive
Apriori). Os protocolos compostos pelo maior número de variáveis apresentaram maior
acurácia em todos os algoritmos e variáveis analisadas, a geologia foi a que mais contribuiu
para a predição de unidades de mapeamento. O valor de 400 pixels não alterou
significativamente a acurácia final de nenhum protocolo e nenhum algoritmo. O algoritmo J48
apresentou acurácia superior aos outros algoritmos testados. O algoritmo PART gerou 192
regras e todas as u... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Botucatu; Mapeamento de solos. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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653 $aBotucatu
653 $aMapeamento de solos
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
10/12/2021 |
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Data da última atualização: |
03/01/2022 |
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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: |
OLIVEIRA, M. R. de; KATAK, R. de M.; SILVA, G. F. da; MARINOTTI, O.; TERENIUS, O.; TADEI, W. P.; SOUZA, A. D. L. de; SOUZA, A. Q. L. de. |
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Afiliação: |
MARTA RODRIGUES DE OLIVEIRA, Programa de Pós-graduação em Biodiversidade e Biotecnologia (PPG-BIONORTE), UFAM; RICARDO DE MELO KATAK, Programa de Pós-graduação em Biotecnologia, UFAM; GILVAN FERREIRA DA SILVA, CPAA; OSVALDO MARINOTTI, MTEKPrime; OLLE TERENIUS, Uppsala University; WANDERLI PEDRO TADEI, INPA; AFONSO DUARTE LEÃO DE SOUZA, UFAM; ANTONIA QUEIROZ LIMA DE SOUZA, UFAM. |
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Título: |
Extracts of Amazonian fungi with larvicidal activities against Aedes aegypti. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Frontiers in Microbiology, v. 12, art. 743246, Dec. 2021. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.743246 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The global increase in diseases transmitted by the vector Aedes aegypti, new and re-emerging, underscores the need for alternative and more effective methods of controlling mosquitoes. Our aim was to identify fungal strains from the Amazon rain forest that produce metabolites with larvicidal activity against Aedes aegypti. Thirty-six fungal strains belonging to 23 different genera of fungi, isolated from water samples collected in the state of Amazonas, Brazil were cultivated. |
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Palavras-Chave: |
Arbovirus; Larvicidal activity. |
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Thesagro: |
Controle Biológico. |
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Thesaurus NAL: |
Aedes aegypti; Biological control. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/228975/1/fmicb-12-743246.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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