| |
|
|
| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | LOPES, L. B.; KAMCHEN, S. G.; GOMES, F. J.; NATIVIDADE, U. A.; MAGALHÃES, L. M. D.; PIMENTA, A. de P.; ARAUJO, R. N. Influence of silvopastoral systems on gastrointestinal nematode infection and immune response of Nellore heifers under tropical conditions. Veterinary Parasitology, v. 309, 109765, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
|    |
| Registros recuperados : 1 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
|
Data corrente: |
08/12/2011 |
|
Data da última atualização: |
01/08/2018 |
|
Autoria: |
CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; SOUZA, M. de L. M. de. |
|
Afiliação: |
Alexandre ten Caten, Instituto Federal Farroupilha; Ricardo Simão Diniz Dalmolin, Universidade Federal de Santa Maria/Departamento de Solos; Fabrício Aráujo Pedron, Universidade Federal de Santa Maria/Departamento de Solos; MARIA DE LOURDES MENDES DE SOUZA, CNPS. |
|
Título: |
Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo. |
|
Ano de publicação: |
2011 |
|
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 46, n. 5, p. 554-562, maio 2011 |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
Título em inglês: Multivariate analysis applied to reduce the number of predictors in digital soil mapping. |
|
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibilidade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos. |
|
Palavras-Chave: |
Análise de componentes principais; Atributo de terreno; Pedometria; Pedometry; Principal components analysis; Terrain attributes. |
|
Thesagro: |
Sensoriamento remoto. |
|
Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/172612/1/Estatistica-multivariada-aplicada-a-diminuicao-do-numero.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01911naa a2200265 a 4500
001 1908991
005 2018-08-01
008 2011 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aCATEN, A. ten
245 $aEstatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo.
260 $c2011
500 $aTítulo em inglês: Multivariate analysis applied to reduce the number of predictors in digital soil mapping.
520 $aO objetivo deste trabalho foi avaliar a possibilidade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos.
650 $aRemote sensing
650 $aSensoriamento remoto
653 $aAnálise de componentes principais
653 $aAtributo de terreno
653 $aPedometria
653 $aPedometry
653 $aPrincipal components analysis
653 $aTerrain attributes
700 1 $aDALMOLIN, R. S. D.
700 1 $aPEDRON, F. A.
700 1 $aSOUZA, M. de L. M. de
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 46, n. 5, p. 554-562, maio 2011
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
