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| Registros recuperados : 503 | |
| 12. |  | CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; PEREIRA, N. R.; FERNANDES FILHO, E. I. Aplicação de um sistema automatizado (ALES - Automated Land Evaluation System) na avaliação das terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê, Oeste Catarinense, para o cultivo de grãos. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 30, n. 3, p. 509-522, maio/jun. 2006.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 13. | | KER, J. C.; PEREIRA, N. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CARVALHO FILHO, A. Cerrados: solos, aptidao e potencialidade agricola. In: SIMPOSIO SOBRE MANEJO E CONSERVACAO DO SOLO NO CERRADO, 1990, Goiania, GO. Anais. Campinas, SP : Fundacao Cargill, 1992. p.1-31.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 17. | | 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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| Registros recuperados : 503 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
27/12/2023 |
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Data da última atualização: |
27/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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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. |
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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. |
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Título: |
Predição espacial de areia total através de machine learning: estudo de caso Projeto Salitre, Bahia. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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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. |
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Idioma: |
Português |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Granulometria do solo; Mapeamento digital; Modelos preditivos. |
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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/1160243/1/Predicao-espacial-de-areia-total-atraves-de-machine-learning-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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