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| Registros recuperados : 280 | |
| 61. |  | MENEZES, A. R. de; FONTANA, A.; ANJOS, L. H. C. dos; PEREIRA, M. G. Stock of organic carbon in spodic horizons of Brazilian Spodosols. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: proceedings... Viçosa, MG: SBCS, 2019. v. 2, p. 139-140. WCSS 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 62. | | DELARMELINDA, E. A.; COUTO, W. H.; ANJOS, L. H. C. dos; LEMOS, C. de O.; WADT, P. G. S. Aptidão agrícola das terras por sistema especialista: estudo de caso no Projeto de Assentamento Favo de Mel, Sena Madureira, AC. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios. Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2009. 5 p. 1 CD ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 63. | | LOSS, A.; PEREIRA, M. G.; SCHULTZ, N.; ANJOS, L. H. C. dos; SILVA, E. M. R. da. Agregação do solo e índice de sensibilidade em áreas sob diferentes sistemas de produção orgânica. In: REUNIÃO BRASILEIRA DE MANEJO E CONSERVAÇÃO DO SOLO E DA ÁGUA, 17., 2008, Rio de Janeiro. Manejo e conservação do solo e da água no contexto das mudanças ambientais. Rio de Janeiro: SBCS: Embrapa Solos: Embrapa Agrobiologia, 2008. 4 p. 1 CD-ROM. (Embrapa Solos. Documentos, 101). Parceria: UFRRJ.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 65. | | ROSA, A. S.; PEREIRA, M. G.; ANJOS, L. H. C. dos; DONAGEMMA, G. K.; DALMOLIN, R. S. D. Comparison of methods for organic matter removal applied in Brazilian Ferralsols. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios. [Viçosa, MG]: SBCS; Fortaleza: UFC, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 66. | | PEREIRA, M. G.; PEREZ, D. V.; VALLADARES, G. S.; SOUZA, J. M. P. F.; ANJOS, L. H. C. Comparação de métodos de extração de cobre, zinco, ferro e manganês em solos do Estado do Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 25, n. 3, p. 655-660, jul./set. 2001.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 70. | | EBELING, A. G.; PEREZ, D. V.; ANJOS, L. H. C. dos; PEREIRA, M. G.; VALLADARES, G. S. Interação do alumínio com as frações orgânicas de Organossolos em ambientes altimontanos e de várzea. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios. [Viçosa, MG]: SBCS; Fortaleza: UFC, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 71. | | CORRÊA NETO, T. A.; ANJOS, L. H. C. dos; PEREIRA, M. G.; AMORIM, H. B.; JACCOUD, C. F. de S. Atributos edafoambientais e parâmetros dendrométricos de plantios de eucaliptos em uma topossequência no campus da UFRRJ, Seropédica (RJ). Ciência Florestal, Santa Maria, v. 17, n. 1/2, p. 43-51, jan./mar. 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 73. | | EBELING, A. G.; ANJOS, L. H. C. dos; PEREZ, D. V.; PEREIRA, M. G.; GOMES, F. W. de F. Atributos químicos, carbono orgânico e substâncias húmicas em Organossolos háplicos de várias regiões do Brasil. Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 35, n. 2, p. 325-336, abr. 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 74. | | PINHEIRO, H. S. K.; OWENS, P. R.; CHAGAS, C. S.; CARVALHO JUNIOR, W.; ANJOS, L. H. C. Applying artificial neural networks utilizing geomorphons to predict soil classes in a brazilian watershed. In: ZHANG, G.-L.; BRUS, D.; LIU, F.; SONG, X.-D.; LAGACHERIE, P. (Ed.). Digital soil mapping across paradigms, scales and boundaries. New York: Springer, 2016. cap. 8, p. 89-102.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 75. | | CORREIA, J. R.; BUSTAMANTE, P. G.; SANO, S. M.; VILELA, M. de F.; ANJOS, L. H. C. dos. Ações de uso sustentável dos recursos naturais na comunidade Água Boa 2. In: PARRON, L. M.; AGUIAR, L. M. de S.; DUBOC, E.; OLIVEIRA-FILHO, E. C.; CAMARGO, A. J. A. de; AQUINO, F. de G. (Ed.). Cerrado: desafios e oportunidades para o desenvolvimento sustentável. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2008. cap. 14, p. 437-464. .| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 76. | | CORREIA, J. R.; BUSTAMANTE, P. G.; SANO, S. M.; VILELA, M. de F.; ANJOS, L. H. C. dos. Ações de uso sustentável dos recursos naturais na comunidade Água Boa 2. In: PARRON, L. M.; AGUIAR, L. M. de S.; DUBOC, E.; OLIVEIRA-FILHO, E. C.; CAMARGO, A. J. A. de; AQUINO, F. de G. (Ed.). Cerrado: desafios e oportunidades para o desenvolvimento sustentável. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2008. cap. 14, p. 437-464.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 77. | | COUTO, W. H. do; ANJOS, L. H. C. dos; LEMOS, C. de O.; DELAMERLINDA, E. A.; WADT, P. G. S. Avaliação da aptidão agrícola das terras em solos sedimentares associados a argilas de alta atividade da Amazônia Sul-Ocidental. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios. Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2009. p. 1-5. 1 CD ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 79. | | LOSS, A.; PEREIRA, M. G.; SCHULTZ, N.; ANJOS, L. H. C. dos; SILVA, E. M. R. da. Atributos químicos e físicos de um argissolo vermelho-amarelo em sistema integrado de produção agroecológica. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.44, n. 1, p. 68-75, jan. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 280 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
26/07/2023 |
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Data da última atualização: |
26/07/2023 |
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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: |
BASTOS, B. P.; PINHEIRO, H. S. K.; FERREIRA, F. J. F.; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos. |
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Afiliação: |
BLENDA PEREIRA BASTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; FRANCISCO JOSÉ FONSECA FERREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; LÚCIA HELENA CUNHA DOS ANJOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO. |
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Título: |
Could airborne geophysical data be used to improve predictive modeling of agronomic soil properties in tropical hillslope area? |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 15, n. 15, 3719, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/rs15153719 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Airborne geophysical data (AGD) have great potential to represent soil-forming factors. Because of that, the objective of this study was to evaluate the importance of AGD in predicting soil attributes such as aluminum saturation (ASat), base saturation (BS), cation exchange capacity (CEC), clay, and organic carbon (OC). The AGD predictor variables include total count (uR/h), K (potassium), eU (uranium equivalent), and eTh (thorium equivalent), ratios between these elements (eTh/K, eU/K, and eU/eTh), factor F or F-parameter, anomalous potassium (Kd), anomalous uranium (Ud), anomalous magnetic field (AMF), vertical derivative (GZ), horizontal derivatives (GX and GY), and mafic index (MI). The approach was based on applying predictive modeling techniques using (1) digital elevation model (DEM) covariates and Sentinel-2 images with AGD; and (2) DEM covariates and Sentinel-2 images without the AGD. The study was conducted in Bom Jardim, a county in Rio de Janeiro-Brazil with an area of 382,430 km², with a database of 208 soil samples to a predefined depth (0-30 cm). Non-explanatory covariates for the selected soil attributes were excluded. Through the selected covariables, the random forest (RF) and support vector machine (SVM) models were applied with separate samples for training (75%) and validation (25%). The model's performance was evaluated through the R-squared (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE), as well as null model values and coefficient of variation (CV%). The RF algorithm showed better performance with AGD (R2 values ranging from 0.15 to 0.23), as well as the SVM model (R2 values ranging from 0.08 to 0.23) when compared to RF (R2 values ranging from 0.10 to 0.20) and SVM (R2 values ranging from 0.04 to 0.10) models without AGD. Overall, the results suggest that AGD can be helpful for soil mapping. Nevertheless, it is crucial to acknowledge that the accuracy of AGD in predicting soil properties could vary depending on various common factors in DSM, such as the quality and resolution of the covariates and available soil data. Further research is needed to determine the optimal approach for using AGD in soil mapping. MenosAirborne geophysical data (AGD) have great potential to represent soil-forming factors. Because of that, the objective of this study was to evaluate the importance of AGD in predicting soil attributes such as aluminum saturation (ASat), base saturation (BS), cation exchange capacity (CEC), clay, and organic carbon (OC). The AGD predictor variables include total count (uR/h), K (potassium), eU (uranium equivalent), and eTh (thorium equivalent), ratios between these elements (eTh/K, eU/K, and eU/eTh), factor F or F-parameter, anomalous potassium (Kd), anomalous uranium (Ud), anomalous magnetic field (AMF), vertical derivative (GZ), horizontal derivatives (GX and GY), and mafic index (MI). The approach was based on applying predictive modeling techniques using (1) digital elevation model (DEM) covariates and Sentinel-2 images with AGD; and (2) DEM covariates and Sentinel-2 images without the AGD. The study was conducted in Bom Jardim, a county in Rio de Janeiro-Brazil with an area of 382,430 km², with a database of 208 soil samples to a predefined depth (0-30 cm). Non-explanatory covariates for the selected soil attributes were excluded. Through the selected covariables, the random forest (RF) and support vector machine (SVM) models were applied with separate samples for training (75%) and validation (25%). The model's performance was evaluated through the R-squared (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE), as well as null model values and coefficient ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Digital soil mapping; Gamma-ray spectrometry data; Hillslope areas; Machine learning; Magnetic data; Mapeamento digital do solo; Parent material. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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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/doc/1155276/1/Could-airborne-geophysical-data-be-used-to-improve-predictive-modeling-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 03095naa a2200277 a 4500
001 2155276
005 2023-07-26
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.3390/rs15153719$2DOI
100 1 $aBASTOS, B. P.
245 $aCould airborne geophysical data be used to improve predictive modeling of agronomic soil properties in tropical hillslope area?$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aAirborne geophysical data (AGD) have great potential to represent soil-forming factors. Because of that, the objective of this study was to evaluate the importance of AGD in predicting soil attributes such as aluminum saturation (ASat), base saturation (BS), cation exchange capacity (CEC), clay, and organic carbon (OC). The AGD predictor variables include total count (uR/h), K (potassium), eU (uranium equivalent), and eTh (thorium equivalent), ratios between these elements (eTh/K, eU/K, and eU/eTh), factor F or F-parameter, anomalous potassium (Kd), anomalous uranium (Ud), anomalous magnetic field (AMF), vertical derivative (GZ), horizontal derivatives (GX and GY), and mafic index (MI). The approach was based on applying predictive modeling techniques using (1) digital elevation model (DEM) covariates and Sentinel-2 images with AGD; and (2) DEM covariates and Sentinel-2 images without the AGD. The study was conducted in Bom Jardim, a county in Rio de Janeiro-Brazil with an area of 382,430 km², with a database of 208 soil samples to a predefined depth (0-30 cm). Non-explanatory covariates for the selected soil attributes were excluded. Through the selected covariables, the random forest (RF) and support vector machine (SVM) models were applied with separate samples for training (75%) and validation (25%). The model's performance was evaluated through the R-squared (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE), as well as null model values and coefficient of variation (CV%). The RF algorithm showed better performance with AGD (R2 values ranging from 0.15 to 0.23), as well as the SVM model (R2 values ranging from 0.08 to 0.23) when compared to RF (R2 values ranging from 0.10 to 0.20) and SVM (R2 values ranging from 0.04 to 0.10) models without AGD. Overall, the results suggest that AGD can be helpful for soil mapping. Nevertheless, it is crucial to acknowledge that the accuracy of AGD in predicting soil properties could vary depending on various common factors in DSM, such as the quality and resolution of the covariates and available soil data. Further research is needed to determine the optimal approach for using AGD in soil mapping.
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