Data/hora: 17/06/2024 17:23:27

Biblioteca(s): 	Embrapa Solos.	
Data corrente: 	27/12/2023	
Data da última atualização: 	27/12/2023	
Autoria: 	SALDANHA, G. da R.; PINHEIRO, H. S. K.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; RODRIGUES, N. B.; RAMOS, E. E. C.; GUIMARÃES, L. D. D.	
Afiliação: 	GABRIELA DA ROCHA SALDANHA, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; NIRIELE BRUNO RODRIGUES, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; ERIKA ELISSANDRA CASSIMIRO RAMOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; LEONARDO DURVAL DUARTE GUIMARÃES, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO MATO GROSSO.	
Título: 	Predição espacial de areia total através de machine learning: estudo de caso Projeto Salitre, Bahia.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 23.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 38., 2023, Florianópolis. Anais [...]. Florianópolis: Epagri, 2023. p. 110. Ref. ID 1206.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O objetivo do trabalho foi comparar dois modelos de machine-learning, Regressão Linear Múltipla (RLM) e Random Forest (RF), para a predição da distribuição da fração areia total do solo.	
Palavras-Chave: 	Granulometria do solo; Mapeamento digital; Modelos preditivos.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160243/1/Predicao-espacial-de-areia-total-atraves-de-machine-learning-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Solos (CNPS)	
Exemplares: 	CNPS - (21386-1) - UPC - RA - DD -  -  -  - DIS