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| Registros recuperados : 503 | |
| 21. |  | CARVALHO JUNIOR, W. de; LOIREAU, M.; FARGETTE, M.; CALDERANO FILHO, B.; WÉLÉ, A. Correlation between soil erodibility and satellite data on areas of current desertification: a case study in Senegal. Revista Ciência & Trópico, Recife, v. 41, n. 2, p. 51-66, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 25. | | RODRIGUES, N. B.; SILVA, J. C. L. da; PINHEIRO, H. S. K.; CARVALHO JUNIOR, W. de. Digital mapping of Fe2O3, Nb and TiO2 contents in Morro dos Seis Lagos (AM). In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 23.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 38., 2023, Florianópolis. Anais [...]. Florianópolis: Epagri, 2023. p. 104. Ref. ID 1073.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 31. | | EL YACOUBI, S.; FARGETTE, M.; FAYE, A.; CARVALHO JUNIOR, W. de; LIBOUREL, T.; LOIREAU, M. A multilayer perceptron model for the correlation between satellite data and soil vulnerability in the Ferlo, Senegal. International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems, v. 34, n. 1, p. 3-12, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 503 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
14/12/2015 |
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Data da última atualização: |
29/01/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; PEREIRA, N. R. |
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Afiliação: |
CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS; NILSON RENDEIRO PEREIRA, CNPS. |
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Título: |
Predição espacial da textura superficial do solo por árvore de regressão e redes neurais artificiais. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 35., 2015, Natal. O solo e suas múltiplas funções: anais. Natal: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A textura é uma propriedade física do solo importante e altamente variável que influencia grandemente muitas outras propriedades de grande importância para a produção agrícola como a fertilidade e a capacidade de retenção de umidade. O objetivo desse estudo foi avaliar a eficiência de dados do sensor TM do Landsat 5 no mapeamento digital de solos no semiárido brasileiro por meio da utilização de árvores de regressão (AR) e redes neurais artificiais (RNA), ambas implementadas no software livre R. Foram utilizadas na predição da areia, silte e argila, 399 amostras da camada superficial (0 - 20 cm) dos solos e como covariáveis as bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7, o índice NDVI e as relações entre as bandas 3 e 2, bandas 3 e 7 e bandas 5 e 7. Os resultados das análises realizadas, usando um conjunto de validação independente, mostraram que as melhores estimativas dos atributos foram obtidas com a utilização dos modelos RNA, que explicou 57% da variabilidade espacial da areia, 49% da argila e 32% do silte. A RNA mostrou-se mais vantajosa, em comparação com a AR, pelo fato de não ser sensível ao sobreajustamento (overfitting) e nem a presença de ruídos nos dados. Além disso, a RNA produziu mapas da distribuição dos atributos mais realísticos do que a AR. |
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Palavras-Chave: |
Mapeamento digital de solos; Pedometria; Variabilidade espacial. |
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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/135562/1/2015-095.pdf
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Marc: |
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653 $aMapeamento digital de solos
653 $aPedometria
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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