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| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | VEIGA, A. D.; ROCHA, O. C.; GUERRA, A. F.; BARTHOLO, G. F.; RODRIGUES, G. C.; CARVALHO, W. P. de; SILVA, T. P. da; SILVA, E. R. da. Agronomic performance and adaptability of arabic coffee resistant to leaf rust in the Central Brazilian Savanna. Coffee Science, Lavras, v. 13, n. 1, p. 41-52, 2018. p. 41-52| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| Registros recuperados : 1 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
09/09/2009 |
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Data da última atualização: |
15/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
CRIVELENTI, R. C.; COELHO, R. M.; ADAMI, S. F.; OLIVEIRA, S. R. de M. |
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Afiliação: |
RAFAEL CASTRO CRIVELENTI, IAC; RICARDO MARQUES COELHO, IAC; SAMUEL FERNANDO ADAMI, IAC; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Mineração de dados aplicada ao mapeamento digital de solos: folha Dois Córregos. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios: anais. Fortaleza: SBCS, 2009. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
RESUMO - Técnicas de mapeamento digital de solos ainda são de conhecimento relativamente incipiente para seu uso com confiabilidade. Esta pesquisa buscou desenvolver técnica de mapeamento digital de solos para a folha Dois Córregos, SP (1:50.000), com apoio de parâmetros geomorfométricos, de geologia e com base de dados pré-existentes de solo. O Modelo Digital de Elevação da folha topográfica Dois Córregos forneceu os parâmetros geomorfométricos declividade, curvatura em planta e em perfil, área de contribuição da bacia e distância diagonal da drenagem. Esses parâmetros, associados por georreferenciamento aos mapas de solos, permitiram construção de uma matriz de dados de geologia, geomorfometria e solos. Em ambiente de aprendizado de máquina, essa matriz foi analisada por árvores de decisão para geração do modelo de predição de unidades de mapeamento de solos com legenda simplificada. O maior poder preditivo obtido pela variável geologia deveu-se às características granulométricas contrastantes das formações geológicas locais. Balanceamento de classes para treinamento e pré-poda da árvore pelo número de registros contribuíram para a maior acurácia do modelo (61%). |
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Palavras-Chave: |
Árvores de decisão; Data mining; Decision tree; Levantamento de solos; Mineração de dados; Sistemas de informação geográfica; Soils. |
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Thesaurus NAL: |
Geographic information systems. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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001 1417144
005 2020-01-15
008 2009 bl uuuu u00u1 u #d
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300 $aNão paginado.
520 $aRESUMO - Técnicas de mapeamento digital de solos ainda são de conhecimento relativamente incipiente para seu uso com confiabilidade. Esta pesquisa buscou desenvolver técnica de mapeamento digital de solos para a folha Dois Córregos, SP (1:50.000), com apoio de parâmetros geomorfométricos, de geologia e com base de dados pré-existentes de solo. O Modelo Digital de Elevação da folha topográfica Dois Córregos forneceu os parâmetros geomorfométricos declividade, curvatura em planta e em perfil, área de contribuição da bacia e distância diagonal da drenagem. Esses parâmetros, associados por georreferenciamento aos mapas de solos, permitiram construção de uma matriz de dados de geologia, geomorfometria e solos. Em ambiente de aprendizado de máquina, essa matriz foi analisada por árvores de decisão para geração do modelo de predição de unidades de mapeamento de solos com legenda simplificada. O maior poder preditivo obtido pela variável geologia deveu-se às características granulométricas contrastantes das formações geológicas locais. Balanceamento de classes para treinamento e pré-poda da árvore pelo número de registros contribuíram para a maior acurácia do modelo (61%).
650 $aGeographic information systems
653 $aÁrvores de decisão
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653 $aDecision tree
653 $aLevantamento de solos
653 $aMineração de dados
653 $aSistemas de informação geográfica
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700 1 $aCOELHO, R. M.
700 1 $aADAMI, S. F.
700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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