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| Registros recuperados : 74 | |
| 15. |  | MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; DART, R. de O.; BERBARA, R. L. L. Applying Conditional Latin Hypercube (cLHS) for selecting soil sampling location for Digital Soil Mapping at Parque Estadual da Mata Seca, MG, Brazil. In: GLOBAL WORKSHOP ON DIGITAL SOIL MAPPING, 3., 2008, Logan, Utah. Bridging research, production, and environmental applications: papers. Logan, UT: University of Utah, 2008. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 19. | | MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; SANTOS, H. G. dos; DART, R. de O.; PARES, J. G. Digital mapping of soil classes in Rio de Janeiro State, Brazil: data, modelling and prediction. In: HARTEMINK, A. E.; McBRATNEY, A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. (ed.). Digital soil mapping with limited data. Dordrecht: Springer, 2008. cap. 34, p. 381-396.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 74 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
14/10/2011 |
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Data da última atualização: |
08/11/2021 |
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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: |
CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. de A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. |
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Afiliação: |
Alexandre ten Caten, UFSM; Ricardo Simão Diniz Dalmolin, UFSM; Fabrício de Araújo Pedron, UFSM; MARIA DE LOURDES M SANTOS BREFIN, CNPS. |
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Título: |
Componentes principais como preditores no mapeamento digital de classes de solos. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência Rural, Santa Maria, v.41, n.7, p.1170-1176, jul, 2011. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Tecnologias disponíveis para a observação da Terra oferecem uma grande gama de informações sobre componentes ambientais que, por estarem relacionadas com a formação dos solos, podem ser usadas como variáveis preditoras no Mapeamento Digital de Solos (MDS). No entanto, modelos com um grande número de preditores, bem como a existência de multicolinearidade entre os dados, podem ser ineficazes no mapeamento de classes e propriedades do solo. O objetivo deste estudo foi empregar a Análise de Componentes Principais (ACP) visando a selecionar e diminuir o número de preditores na regressão logística múltipla multinomial (RLMM) utilizada no mapeamento de classes de solos. Nove covariáveis ambientais, ligadas ao fator de formação relevo, foram derivadas de um Modelo Digital de Elevação e denominadas variáveis originais, estas foram submetidas à ACP e transformadas em Componentes Principais (CP). As RLMM foram desenvolvidas utilizando-se atributos de terreno e as CP como variáveis explicativas. O mapa de solos gerado a partir de três CP (65,6% da variância original) obteve um índice kappa de 37,3%, inferior aos 48,5% alcançado pelo mapa de solos gerado a partir de todas as nove variáveis originais |
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Palavras-Chave: |
Levantamento de solo; Pedometria. |
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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/item/43373/1/a5511cr4934.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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