| |
|
|
| Registros recuperados : 503 | |
| 50. |  | CALDERANO FILHO, B.; POLIVANOV, H.; GUERRA, A. J. T.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CALDERANO, S. B. Delimitação de unidades ambientais com suporte de SIGs, como subsídios para o planejamento geoambiental de paisagens rurais montanhosas. Geografia, Londrina, v. 19, n. 2, p. 24-48, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
|    |
| 53. | | MOTTA, P. E. F. da; CARVALHO FILHO, A. de; PEREIRA, N. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de; BLANCANEAUX, P. Aptidao agricola das terras dos municipios de Silvania e Sao Miguel do Passa Quatro, GO. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIENCIA DO SOLO, 24., 1993, Goiania, GO. Resumos... Goiania: Sociedade Brasileira de Ciencia do Solo, 1993. p.399.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Solos. |
| |
| 54. | | FIDALGO, E. C. C.; CARVALHO JUNIOR, W. de; PEDREIRA, B. da C. C. G.; CHAGAS, C. da S. Adequação de uso da terra e detecção de conflitos na bacia hidrográfica do Rio Guapi-Macacu, RJ. 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. |
| |
| 56. | | CALDERANO FILHO, B.; BHERING, S. B.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; CALDERANO, S. B.; POLIVANOV, H. Cobertura vegetal e uso das terras de áreas montanhosas da Serra do Órgãos, Estado do Rio de Janeiro. 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.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
| |
| 57. | | BASTOS, B. P.; PINHEIRO, H. S. K; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos; FERREIRA, F. J. F. Clustering airborne gamma-ray spectrometry data in Nova Friburgo, State of Rio de Janeiro, southeastern Brazil. Journal of Applied Geophysics, v. 209, 104900, Feb. 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
|  |
| 58. | | CALDERANO FILHO, B.; POLIANOV, H.; GUERRA, A. J. T.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CALDERANO, S. B. Caracterização geoambiental de paisagens rurais montanhosas com suporte de SIG, subsídios ao planejamento. Revista Geomática, UFSM, v. 4, n. 2, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
| |
| 60. | | CALDERANO FILHO, B.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CALDERANO, S. B.; DONAGEMMA, G. K.; BHERING, S. B. Caracterização dos solos do Médio Alto Curso do Rio Grande (RJ); Subsídios ao Planejamento de Paisagens Rurais Montanhosas da Serra do Mar. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIAS DO SOLO, 34., 2013. Florianópolis. Anais... Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
| |
| Registros recuperados : 503 | |
|
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
|
Data corrente: |
12/12/2022 |
|
Data da última atualização: |
12/12/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
BASTOS, B. P.; PINHEIRO, H. S. K; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos; FERREIRA, F. J. F. |
|
Afiliação: |
BLENDA PEREIRA BASTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; LÚCIA HELENA CUNHA DOS ANJOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; FRANCISCO JOSÉ FONSECA FERREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ. |
|
Título: |
Clustering airborne gamma-ray spectrometry data in Nova Friburgo, State of Rio de Janeiro, southeastern Brazil. |
|
Ano de publicação: |
2023 |
|
Fonte/Imprenta: |
Journal of Applied Geophysics, v. 209, 104900, Feb. 2023. |
|
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2022.104900 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
The goal of this study was to test different image clustering techniques, using airborne gamma-ray spectrometry data to optimize the interpretation of areas with similar properties in large scale. The methodology applied was based on the comparison of two techniques of data-driven classification (K-means and Gaussian Mixture Models) and a technique of knowledge-driven classification (Simplified RGB) to discriminate domains from the primary variables potassium (K), uranium (eU), and thorium (eTh) obtained from airborne gamma-ray spectrometry surveys. The performance of these three methods was evaluated through pre-processing techniques and post-processing including the best number of clusters/classes, visual interpretation, internal validation, and boxplot analysis. The clustering performance was considered satisfactory through the visual interpretation and comparison with the geological map and the DEM, for all three methods. For a quantitative analysis, the simplest model of unsupervised clustering Gaussian Mixture Models prevailed. |
|
Palavras-Chave: |
Data-driven classification; Gamma-ray spectrometry; Geological mapping; Knowledge-driven classification. |
|
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
|
Marc: |
LEADER 01840naa a2200229 a 4500
001 2149458
005 2022-12-12
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2022.104900$2DOI
100 1 $aBASTOS, B. P.
245 $aClustering airborne gamma-ray spectrometry data in Nova Friburgo, State of Rio de Janeiro, southeastern Brazil.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aThe goal of this study was to test different image clustering techniques, using airborne gamma-ray spectrometry data to optimize the interpretation of areas with similar properties in large scale. The methodology applied was based on the comparison of two techniques of data-driven classification (K-means and Gaussian Mixture Models) and a technique of knowledge-driven classification (Simplified RGB) to discriminate domains from the primary variables potassium (K), uranium (eU), and thorium (eTh) obtained from airborne gamma-ray spectrometry surveys. The performance of these three methods was evaluated through pre-processing techniques and post-processing including the best number of clusters/classes, visual interpretation, internal validation, and boxplot analysis. The clustering performance was considered satisfactory through the visual interpretation and comparison with the geological map and the DEM, for all three methods. For a quantitative analysis, the simplest model of unsupervised clustering Gaussian Mixture Models prevailed.
653 $aData-driven classification
653 $aGamma-ray spectrometry
653 $aGeological mapping
653 $aKnowledge-driven classification
700 1 $aPINHEIRO, H. S. K
700 1 $aCARVALHO JUNIOR, W. de
700 1 $aANJOS, L. H. C. dos
700 1 $aFERREIRA, F. J. F.
773 $tJournal of Applied Geophysics$gv. 209, 104900, Feb. 2023.
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. |
|
|
