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Registros recuperados : 45 | |
10. | | OLIVEIRA, A. E. de S.; MONTALVÁN, A. R. Produtividade de genótipos de soja sob três épocas de semeadura no nordeste maranhense. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 5., 2009; MERCOSOJA, 2009, Goiânia. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2009. p. 221, trab. 402. Editado por Adilson de Oliveira Júnior, Odilon Ferreira Saraiva, Clara Beatriz Hoffmann Campo, César de Castro. Trabalho publicado também em 1 CD-ROM em Resumos Expandidos do CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 5., 2009; MERCOSOJA, 2009, Goiânia. Autoria: MONTALVÁN, A. [i.e. MONTALVÁN DEL ÁGUILA], R. Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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11. | | MONTALVÁN, R. A.; OLIVEIRA, A. E. de S. Produtividade de cultivares de soja sob épocas e densidades de semeadura no nordeste maranhense. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 30., 2008, Rio Verde. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2008. p. 264-266 (Embrapa Soja. Documentos, 304). Organizado por Odilon Ferreira Saraiva, César de Castro, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Fábio Alvares de Oliveira. Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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18. | | MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. Quantificação da textura do solo por meio da análise multivariada de imagens. In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍMICA ANALÍTICA, 19., CONGRESSO IBEROAMERICANO DE QUÍMICA ANALÍTICA, 7., 2018, Caldas Novas, GO. Livro de resumos. São Paulo: Metrohm, 2018. p. 1100. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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Registros recuperados : 45 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
Data corrente: |
15/02/2022 |
Data da última atualização: |
16/02/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. |
Afiliação: |
PEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UFG; DIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAF; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; ANSELMO ELCANA DE OLIVEIRA, UFG. |
Título: |
Predicting silicon, aluminum, and iron oxides contents in soil using computer vision and infrared. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, v. 170, 106669, Nov. 2021. |
ISSN: |
0026-265X |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.microc.2021.106669 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Silicon, aluminum, and iron oxides are very abundant in soil. Their quantification is important for soil classification, which is a relevant information for the sustainable use and management of soils. In soil laboratories the determination of these oxides, using standard methods, is destructive, costly, laborious, and time consuming. This article presents two analytical methods to quantify SiO2, Al2O3, and Fe2O3 in soil samples using computer vision (COMPVIS) and mid-infrared spectroscopy (MIR). These two methods were developed using 52 soil samples from four states of Brazil. Digital images and MIR spectra were correlated with oxides contents quantified by atomic absorption spectroscopy (AAS) after acid digestion using three multivariate calibration methods: PLS, SPA-MLR, and LS-SVM. This the first time that soil image data has been correlated to silicon and aluminum oxides and the proposed method found excellent correlation values ( ranging from 0.95 to 0.99). With the exception of SiO2, MIR resulted in similar predictions to the COMPVIS method?s. LS-SVM presented higher than 0.95 for all oxides estimates. The developed analyses are low cost, fast, and environmentally sustainables. |
Palavras-Chave: |
MIA; SVM. |
Thesagro: |
Química do Solo. |
Thesaurus NAL: |
Aluminum; Environmental sustainability; Green chemistry; Hematite; Iron oxides; Silicon; Soil chemistry. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02075naa a2200301 a 4500 001 2140072 005 2022-02-16 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a0026-265X 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.microc.2021.106669$2DOI 100 1 $aMORAIS, P. A. de O. 245 $aPredicting silicon, aluminum, and iron oxides contents in soil using computer vision and infrared.$h[electronic resource] 260 $c2021 520 $aSilicon, aluminum, and iron oxides are very abundant in soil. Their quantification is important for soil classification, which is a relevant information for the sustainable use and management of soils. In soil laboratories the determination of these oxides, using standard methods, is destructive, costly, laborious, and time consuming. This article presents two analytical methods to quantify SiO2, Al2O3, and Fe2O3 in soil samples using computer vision (COMPVIS) and mid-infrared spectroscopy (MIR). These two methods were developed using 52 soil samples from four states of Brazil. Digital images and MIR spectra were correlated with oxides contents quantified by atomic absorption spectroscopy (AAS) after acid digestion using three multivariate calibration methods: PLS, SPA-MLR, and LS-SVM. This the first time that soil image data has been correlated to silicon and aluminum oxides and the proposed method found excellent correlation values ( ranging from 0.95 to 0.99). With the exception of SiO2, MIR resulted in similar predictions to the COMPVIS method?s. LS-SVM presented higher than 0.95 for all oxides estimates. The developed analyses are low cost, fast, and environmentally sustainables. 650 $aAluminum 650 $aEnvironmental sustainability 650 $aGreen chemistry 650 $aHematite 650 $aIron oxides 650 $aSilicon 650 $aSoil chemistry 650 $aQuímica do Solo 653 $aMIA 653 $aSVM 700 1 $aSOUZA, D. M. de 700 1 $aMADARI, B. E. 700 1 $aOLIVEIRA, A. E. de 773 $tMicrochemical Journal$gv. 170, 106669, Nov. 2021.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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