| |
|
|
 | 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: |
01/03/2007 |
|
Data da última atualização: |
04/03/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
|
Autoria: |
MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; MCBRATNEY, A. B.; MINASNY, B. |
|
Afiliação: |
MARIA DE LOURDES M SANTOS BREFIN, CNPS. |
|
Título: |
Soil prediction with spatially decomposed environmental factors. |
|
Ano de publicação: |
2007 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: LAGACHERIE, P.; MCBRATNEY, A. B.; VOLTZ, M. (Ed.). Digital soil mapping: an introductory perspective. Amsterdam: Elsevier, 2007. cap. 21, 269-278. |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Prediction of soil attributes and soil classes in digital soil mapping relies on finding relationships between soil and the predictor variables of soil-forming factors and processes. The predictor variables can be remotely or proximally sensed images of soil, landscape, parent material or climatic factors. Till date, most prediction methods are based on performing regression on the predictor variables directly to predict soil attributes or classes. There are problems using data layers from different sources, particularly, multicollinearity, and the fact that the relationships between soil and environmental variables can change with spatial scale. To overcome the problem of correlation between variables, principal component analysis can be performed on the predictor variables. With respect to the spatial dependency, each of these variables can be decomposed into separate spatial components and mapped separately. One of the methods of achieving this is wavelet analysis, which decomposes the variables into separate hierarchical spatial components of decreasing spatial resolution. These components could all be derived and subsequently used as separate layers in predicting soil classes or soil attributes. In this chapter, data are decomposed using the wavelet method and examples of predictions of soil classes and surface-clay content are shown, in order to evaluate the effect of using the decomposed layers in comparison with the original data. |
|
Palavras-Chave: |
Atributos do solo. |
|
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
|
Thesaurus Nal: |
Remote sensing. |
|
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
|
Marc: |
LEADER 02099naa a2200181 a 4500
001 1338904
005 2020-03-04
008 2007 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aMENDONÇA-SANTOS, M. de L.
245 $aSoil prediction with spatially decomposed environmental factors.$h[electronic resource]
260 $c2007
520 $aPrediction of soil attributes and soil classes in digital soil mapping relies on finding relationships between soil and the predictor variables of soil-forming factors and processes. The predictor variables can be remotely or proximally sensed images of soil, landscape, parent material or climatic factors. Till date, most prediction methods are based on performing regression on the predictor variables directly to predict soil attributes or classes. There are problems using data layers from different sources, particularly, multicollinearity, and the fact that the relationships between soil and environmental variables can change with spatial scale. To overcome the problem of correlation between variables, principal component analysis can be performed on the predictor variables. With respect to the spatial dependency, each of these variables can be decomposed into separate spatial components and mapped separately. One of the methods of achieving this is wavelet analysis, which decomposes the variables into separate hierarchical spatial components of decreasing spatial resolution. These components could all be derived and subsequently used as separate layers in predicting soil classes or soil attributes. In this chapter, data are decomposed using the wavelet method and examples of predictions of soil classes and surface-clay content are shown, in order to evaluate the effect of using the decomposed layers in comparison with the original data.
650 $aRemote sensing
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aAtributos do solo
700 1 $aMCBRATNEY, A. B.
700 1 $aMINASNY, B.
773 $tIn: LAGACHERIE, P.; MCBRATNEY, A. B.; VOLTZ, M. (Ed.). Digital soil mapping: an introductory perspective. Amsterdam: Elsevier, 2007. cap. 21, 269-278.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
|
Data corrente: |
09/12/2021 |
|
Data da última atualização: |
09/12/2021 |
|
Autoria: |
GOMES, E. G.; SOUZA, G. da S. e; FREITAS, A. C. R. de; FERNANDES, P. C. C. |
|
Afiliação: |
ELIANE GONCALVES GOMES, SIRE; GERALDO DA SILVA E SOUZA, SIRE; ANTONIO CARLOS REIS DE FREITAS, CPACP; PAULO CAMPOS CHRISTO FERNANDES, CPAC. |
|
Título: |
Avaliação do impacto de covariáveis na redução de emissões de CO2 da atividade pecuária. |
|
Ano de publicação: |
2020 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 52., 2020, João Pessoa. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Este trabalho teve como objetivo avaliar o efeito de covariáveis no desempenho ambiental da atividade pecuária em fazendas assistidas pelo Programa ABC Cerrado. O programa ABC Cerrado é um projeto multi-institucional no âmbito do Plano ABC, que visa organizar e planejar ações para adoção de tecnologias de produção agropecuária sustentáveis, com potencial de redução de emissões de gases de efeito estufa. Um dos interesses do programa é avaliar o impacto resultante da capacitação de produtores em tecnologias sustentáveis de produção agropecuária e Assistência Técnica e Gerencial para as propriedades rurais. |
|
Palavras-Chave: |
Emissão de CO2; Modelo de regressão; Modelo DEA. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/228799/1/Avaliacao-do-impacto.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01239nam a2200181 a 4500
001 2137377
005 2021-12-09
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aGOMES, E. G.
245 $aAvaliação do impacto de covariáveis na redução de emissões de CO2 da atividade pecuária.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 52., 2020, João Pessoa.$c2020
520 $aEste trabalho teve como objetivo avaliar o efeito de covariáveis no desempenho ambiental da atividade pecuária em fazendas assistidas pelo Programa ABC Cerrado. O programa ABC Cerrado é um projeto multi-institucional no âmbito do Plano ABC, que visa organizar e planejar ações para adoção de tecnologias de produção agropecuária sustentáveis, com potencial de redução de emissões de gases de efeito estufa. Um dos interesses do programa é avaliar o impacto resultante da capacitação de produtores em tecnologias sustentáveis de produção agropecuária e Assistência Técnica e Gerencial para as propriedades rurais.
653 $aEmissão de CO2
653 $aModelo de regressão
653 $aModelo DEA
700 1 $aSOUZA, G. da S. e
700 1 $aFREITAS, A. C. R. de
700 1 $aFERNANDES, P. C. C.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
