Data/hora: 09/06/2024 16:47:48

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