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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
31/05/2011 |
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Data da última atualização: |
09/12/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CATEN, A. Ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. |
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Afiliação: |
Alexandre ten Caten, Instituto Federal Farroupilha Campus Júlio de Castilhos; Universidade Federal de Santa Maria; UFSM; MARIA DE LOURDES M SANTOS BREFIN, CNPS. |
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Título: |
Multiple logistic regressions: controlling factors in applications to soil class prediction. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 35, n. 1, p. 53-62, jan. 2011. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos. |
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Palavras-Chave: |
Digital soil mapping; Generalized linear models; Pedometry. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/36649/1/a05v35n1.pdf
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Marc: |
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520 $aMétodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos.
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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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| Registros recuperados : 8 | |
| 3. |  | CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 46, n. 5, p. 554-562, maio 2011.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 4. | | CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; SOUZA, M. de L. M. de. Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 46, n. 5, p. 554-562, maio 2011 Título em inglês: Multivariate analysis applied to reduce the number of predictors in digital soil mapping.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 7. | | SAMUEL-ROSA, A.; DALMOLIN, R. S. D.; GUBIANI, P. I.; TEIXEIRA, W. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; VIANA, J. H. M.; TORNQUIST, C. G.; ANJOS, L.; SOUZA, J. J. L. L. de; RIBEIRO, E.; OTTONI, M.; MEDEIROS, P. S. C. de; REICHERT, J. M.; SIQUEIRA, D. S.; MARQUES JÚNIOR; DEMATTÊ, J. A. M.; DOTTO, A. C.; COLLIER, L.; VASQUES, G. de M.; VALLADARES, G.; PEDRON, F. A.; PEDROSO NETO, J. C.; FILIPPINI ALBA, J. M.; OLIVEIRA, R. P. de; CAVIGLIONE, J. H.; MIGUEL, P.; SANTOS, H. G. dos; FLORES, C. A.; LEPSCH, I.; GRIS, D. J.; ROSIN, N. A.; MOURA-BUENO, J. M. Bringing together Brazilian soil scientists to share soil data. In: REUNIÃO SUL BRASILEIRA DE CIÊNCIA DO SOLO, 12., 2018, Xanxerê. Solo, água, ar e biodiversidade: componentes essenciais para a vida: anais. Chapecó: Argos, 2018. Na publicação: Wenceslau Teixeira.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 8. | | SAMUEL-ROSA, A.; DALMOLIN, R. S. D.; GUBIANI, P. I.; TEIXEIRA, W. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; VIANA, J. H. M.; TORNQUIST, C. G.; ANJOS, L.; SOUZA, J. J. L. L. de; RIBEIRO, E.; OTTONI, M.; MEDEIROS, P. S. C. de; REICHERT, J. M.; SIQUEIRA, D. S.; MARQUES JÚNIOR, J.; DEMATTÊ, J. A. M.; DOTTO, A. C.; COLLIER, L.; VASQUES, G. de M.; VALLADARES, G.; PEDRON, F. A.; PEDROSO NETO, J. C.; FILIPPINI ALBA, J. M.; OLIVEIRA, R. P. de; CAVIGLIONE, J. H.; MIGUEL, P.; SANTOS, H. G. dos; FLORES, C. A.; LEPSCH, I.; GRIS, D. J.; ROSIN, N. A.; MOURA-BUENO, J. M. Bringing together Brazilian soil scientists to share soil data. In: REUNIÃO SUL BRASILEIRA DE CIÊNCIA DO SOLO, 12., 2018, Xanxerê. Solo, água, ar e biodiversidade: componentes essenciais para a vida: anais. Chapecó: Argos, 2018. 4 p. Na publicação: Wenceslau Teixeira.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 8 | |
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