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| Registros recuperados : 5 | |
| 2. |  | SILVA, J. de F.; COSTA, F. de S.; LAMBERTUCCI, D. M.; CAMPOS FILHO, M. D.; TAVELLA, L. B.; MOREIRA, W. C. de L. Componentes da produção de raízes de mandioca sob sistemas de preparos do solo e de culturas no sudoeste da Amazônia brasileira. In: SEMINÁRIO DA EMBRAPA ACRE DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO, 1., 2018, Rio Branco, AC. Pesquisa e inovação para a Agropecuária no Acre: anais. Rio Branco, AC: Embrapa Acre, 2019. p. 27-32. Apresentação oral. (Embrapa Acre. Eventos técnicos & científicos, 1).| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 3. | | BRITO, M. de S.; COSTA, F. de S.; BRITO, E. de S.; CAMPOS FILHO, M. D.; LAMBERTUCCI, D. M.; MOREIRA, W. C. de L. Efeitos de 11 anos de adoção da agricultura conservacionista sobre atributos físicos e químicos de um argissolo amarelo de Mâncio Lima, Juruá, Acre. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFAC, 26., 2017, Rio Branco. Anais... Rio Branco: Ufac, 2018. p. 588.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 4. | | MOREIRA, W. C. de L.; COSTA, F. de S.; BRITO, E. de S.; CAMPOS FILHO, M. D.; LAMBERTUCCI, D. M.; BRITO, M. de S. Efeitos de 11 anos de adoção da agricultura conservacionista sobre a produtividade de mandioca e de milho em um argissolo amarelo de Mâncio Lima, Juruá, Acre. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFAC, 26., 2017, Rio Branco. Anais... Rio Branco: Ufac, 2018. p. 587.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 5. | | ARAÚJO, E. A. de; MOREIRA, W. C. de L.; SILVA, J. de F.; BARDALES, N. G.; AMARAL, E. F. do; PEREIRA, S. dos S.; OLIVEIRA, E. de; SOUZA, R. E. de; SILVA, S. S. da; MELO, A. W. F. de. Levantamento pedológico: aptidão agrícola e estratificação pedoambiental do Campus Floresta, Cruzeiro do Sul - Acre. Ananindeua, PA: Itacaiúnas, 2019. 113 p. Contém 1 mapa.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| Registros recuperados : 5 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
01/03/2007 |
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Data da última atualização: |
04/03/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; MCBRATNEY, A. B.; MINASNY, B. |
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Afiliação: |
MARIA DE LOURDES M SANTOS BREFIN, CNPS. |
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Título: |
Soil prediction with spatially decomposed environmental factors. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
In: LAGACHERIE, P.; MCBRATNEY, A. B.; VOLTZ, M. (Ed.). Digital soil mapping: an introductory perspective. Amsterdam: Elsevier, 2007. cap. 21, 269-278. |
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Idioma: |
Inglês |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Atributos do solo. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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001 1338904
005 2020-03-04
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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.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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