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| Registros recuperados : 354 | |
| 157. |  | VIEIRA, C. P.; RICHETTI, A.; SALDANHA, O. A.; CAMBRAIA, L. A. Análise da viabilidade econômica da cultura de soja no sistema plantio direto na região noroeste paulista. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 20., 1998, Londrina, PR. Ata e resumos... Londrina: EMBRAPA-CNPSo, 1998. p. 173-174. (EMBRAPA-CNPSo. Documentos, 121).| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 160. | | ANGONESE, P. S; VIEIRA, C. B. R. C.; RECH, R. D.; MELO, G. W. B. de. Avaliação da capacidade de adaptação de porta-enxertos de videira às condições de excesso de umidade do solo. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 17., ENCONTRO DE PÓS-GRADUANDOS DA EMBRAPA UVA E VINHO, 13., 2019, Bento Gonçalves. Anais... Bento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, 18 e 19 de julho de 2019. (Embrapa Uva e Vinho. Documentos, 115). Resumo 02. Nome completo:VOLMIR SCANAGATTA, CNPUV, 113912 Colaborador.| Biblioteca(s): Embrapa Uva e Vinho. |
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| Registros recuperados : 354 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
26/07/2010 |
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Data da última atualização: |
03/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de. |
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Afiliação: |
CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; ELPÍDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFV; CARLOS ANTONIO OLIVEIRA VIEIRA, UFV; CARLOS ERNESTO GONÇALVES REYNAUD SCHAEFER, UFV; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS. |
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Título: |
Atributos topográficos e dados do Landsat 7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 5, p. 497-50, maio 2010. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-204X2010000500009 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo. |
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Palavras-Chave: |
Atributos do terreno; Digital elevation model; Modelo digital de elevação; Rede neural artificial; Redes neurais artificiais. |
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Thesagro: |
Classificação do solo. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks. |
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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/AI-SEDE-2010/48117/1/45n05a09.pdf
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Marc: |
LEADER 02275naa a2200265 a 4500
001 1858546
005 2021-11-03
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520 $aO objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.
650 $aNeural networks
650 $aClassificação do solo
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653 $aDigital elevation model
653 $aModelo digital de elevação
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773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 45, n. 5, p. 497-50, maio 2010.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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