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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
10/09/2012 |
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Data da última atualização: |
12/07/2022 |
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Autoria: |
SILVA, C. C. da. |
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Afiliação: |
CRISTIANO CASSIANO DA SILVA, IAC. |
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Título: |
Mapeamento digital de classes de solos: aplicação de metodologia na folha botucatu (SF-22-Z-B-IV-3) e validação de campo. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
2012. |
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Páginas: |
117 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Agricultura Tropical e Subtropical) - Instituto Agronômico, Campinas. |
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Conteúdo: |
Novos métodos que tornem os mapeamentos de solos mais ágeis e menos onerosos são
necessários. O mapeamento digital de solos é uma alternativa ao mapeamento tradicional. A
pesquisa objetiva desenvolver metodologia para mapeamento digital de solos em áreas de
treinamento e aplicá-la na produção de mapa pedológico digital confiável para a folha
Botucatu. Foram utilizados dados das folhas Dois Córregos e São Pedro como treinamento.
Foi feita a exclusão e adição de variáveis morfométricas e posteriormente avaliados
protocolos de treinamento por aprendizado de máquina com algoritmos de árvore de decisão
(J48), vizinho mais próximo (k-NN) e modelo bayesiano (Naive Bayes), sendo que para o
algoritmo J48 foi realizada a pré-poda com valores de 100 e 400 pixels. Com os dados desses
protocolos foi gerada uma matriz de dados de treinamento e a partir desta foram produzidas
regras para predição de unidades de mapeamento de solo e posteriormente a produção do
mapa pedológico digital para a folha Botucatu, com dois algoritmos (PART e Predictive
Apriori). Os protocolos compostos pelo maior número de variáveis apresentaram maior
acurácia em todos os algoritmos e variáveis analisadas, a geologia foi a que mais contribuiu
para a predição de unidades de mapeamento. O valor de 400 pixels não alterou
significativamente a acurácia final de nenhum protocolo e nenhum algoritmo. O algoritmo J48
apresentou acurácia superior aos outros algoritmos testados. O algoritmo PART gerou 192
regras e todas as unidades de mapeamento foram preditas e quando confrontado com dados de
campo foi obtido índice de exatidão global de 53 % e o índice kappa de 0,42, indicando
qualidade Boa. O algoritmo PART foi superior ao algoritmo Predictive Apriori em todas as
avaliações de acurácia e predições de unidades de mapeamento de solos, porém apresentou
inconsistências, como a não predição de unidades de menor extensão e excessiva
fragmentação das unidades. O método de amostragem pelo hipercubo latino mostrou-se mais
eficaz que o método dos transectos por ter maior abrangência da área de amostragem,
amostrar maior número de unidades de mapeamento e ser operacionalmente mais eficiente.
Qualidade dos mapas de treinamento e diferença de escala entre os mapas-base podem ter
limitado a acurácia dos mapas digitais produzidos. A metodologia pode ser recomendada para
trabalhos com nível de detalhe de reconhecimento de baixa intensidade. MenosNovos métodos que tornem os mapeamentos de solos mais ágeis e menos onerosos são
necessários. O mapeamento digital de solos é uma alternativa ao mapeamento tradicional. A
pesquisa objetiva desenvolver metodologia para mapeamento digital de solos em áreas de
treinamento e aplicá-la na produção de mapa pedológico digital confiável para a folha
Botucatu. Foram utilizados dados das folhas Dois Córregos e São Pedro como treinamento.
Foi feita a exclusão e adição de variáveis morfométricas e posteriormente avaliados
protocolos de treinamento por aprendizado de máquina com algoritmos de árvore de decisão
(J48), vizinho mais próximo (k-NN) e modelo bayesiano (Naive Bayes), sendo que para o
algoritmo J48 foi realizada a pré-poda com valores de 100 e 400 pixels. Com os dados desses
protocolos foi gerada uma matriz de dados de treinamento e a partir desta foram produzidas
regras para predição de unidades de mapeamento de solo e posteriormente a produção do
mapa pedológico digital para a folha Botucatu, com dois algoritmos (PART e Predictive
Apriori). Os protocolos compostos pelo maior número de variáveis apresentaram maior
acurácia em todos os algoritmos e variáveis analisadas, a geologia foi a que mais contribuiu
para a predição de unidades de mapeamento. O valor de 400 pixels não alterou
significativamente a acurácia final de nenhum protocolo e nenhum algoritmo. O algoritmo J48
apresentou acurácia superior aos outros algoritmos testados. O algoritmo PART gerou 192
regras e todas as u... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Botucatu; Mapeamento de solos. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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653 $aBotucatu
653 $aMapeamento de solos
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
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Data corrente: |
07/01/2011 |
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Data da última atualização: |
19/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PEREIRA, A. M. L.; OLIVEIRA, J. A.; LEGAT, A. P. |
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Afiliação: |
ALITIENE MOURA LEMOS PEREIRA, CPAMN; JEUDYS A. OLIVEIRA, CPAMN; ANGELA PUCHNICK LEGAT, CPAMN. |
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Título: |
Avaliação da quantidade e qualidade de RNA extraído para diagnóstico de vírus em camarão marinho. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO BRASILEIRO DE PATOLOGISTAS DE ORGANISMOS AQUÁTICOS, 11., 2010, Campinas. [Anais...]. Maringá: ABRAPOA; Campinas: UNICAMP, 2010. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
ENBRAPOA. |
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Thesagro: |
Camarão; Vírus. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/25026/1/PT001.pdf
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Marc: |
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245 $aAvaliação da quantidade e qualidade de RNA extraído para diagnóstico de vírus em camarão marinho.
260 $aIn: ENCONTRO BRASILEIRO DE PATOLOGISTAS DE ORGANISMOS AQUÁTICOS, 11., 2010, Campinas. [Anais...]. Maringá: ABRAPOA; Campinas: UNICAMP$c2010
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650 $aCamarão
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700 1 $aLEGAT, A. P.
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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