| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
|
Data corrente: |
19/06/2020 |
|
Data da última atualização: |
22/12/2021 |
|
Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
|
Autoria: |
NASCIMENTO, A. R. L. do. |
|
Afiliação: |
Andréa Regina Leite do Nascimento, Orientadora: Dra. Maria do Rosário Lobato Rodrigues, CPAA. |
|
Título: |
Estudos da macrofauna do solo em agrossistemas na Amazônia Central. |
|
Ano de publicação: |
2006 |
|
Fonte/Imprenta: |
2006. |
|
Páginas: |
70 f. |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
Dissertação (Mestrado em Agricultura e Sustentabilidade na Amazônia) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus. Orientadora: Drª Maria do Rosário Lobato Rodrigues. |
|
Conteúdo: |
Sistemas agrícolas sustentáveis exigem que as condições físicas e químicas do solo sejam mantidas em níveis apropriados para as culturas, bem como sejam criadas condições favoráveis às atividades biológicas. O objetivo principal desta pesquisa foi realizar estudos sobre a macrofauna de solo, avaliando os efeitos de formas de uso da terra na atividade da macrofauna do solo. |
|
Palavras-Chave: |
Agrofloresta. |
|
Thesagro: |
Leguminosa. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/214077/1/Dissertacao-Final-Andrea-Regina.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 00966nam a2200157 a 4500
001 2123358
005 2021-12-22
008 2006 bl uuuu m 00u1 u #d
100 1 $aNASCIMENTO, A. R. L. do
245 $aEstudos da macrofauna do solo em agrossistemas na Amazônia Central.$h[electronic resource]
260 $a2006.$c2006
300 $a70 f.
500 $aDissertação (Mestrado em Agricultura e Sustentabilidade na Amazônia) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus. Orientadora: Drª Maria do Rosário Lobato Rodrigues.
520 $aSistemas agrícolas sustentáveis exigem que as condições físicas e químicas do solo sejam mantidas em níveis apropriados para as culturas, bem como sejam criadas condições favoráveis às atividades biológicas. O objetivo principal desta pesquisa foi realizar estudos sobre a macrofauna de solo, avaliando os efeitos de formas de uso da terra na atividade da macrofauna do solo.
650 $aLeguminosa
653 $aAgrofloresta
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
|
Data corrente: |
21/07/2011 |
|
Data da última atualização: |
03/11/2021 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 2 |
|
Autoria: |
CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B. |
|
Afiliação: |
CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS. |
|
Título: |
Integração de dados do Quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais. |
|
Ano de publicação: |
2011 |
|
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 35, n. 3, p. 693-704, jun. 2011. |
|
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832011000300004 |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG). MenosNo presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Geomorfometria; Inteligência artificial; Mapeamento de solos; Sensores remotos. |
|
Thesagro: |
Pedologia. |
|
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/38261/1/Cesar-R-Bras-CSolo-V35n3a04.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02560naa a2200217 a 4500
001 1896529
005 2021-11-03
008 2011 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S0100-06832011000300004$2DOI
100 1 $aCHAGAS, C. da S.
245 $aIntegração de dados do Quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais.$h[electronic resource]
260 $c2011
520 $aNo presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).
650 $aPedologia
653 $aGeomorfometria
653 $aInteligência artificial
653 $aMapeamento de solos
653 $aSensores remotos
700 1 $aCARVALHO JUNIOR, W. de
700 1 $aBHERING, S. B.
773 $tRevista Brasileira de Ciência do Solo$gv. 35, n. 3, p. 693-704, jun. 2011.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
