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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
Data corrente: |
14/05/2007 |
Data da última atualização: |
13/08/2015 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
TIMM, L. C.; GOMES, D. T.; BARBOSA, E. P.; REICHARDT, K.; SOUZA, M. D. de; DYNIA, J. F. |
Afiliação: |
L. C. TIMM, UFPel/FAEM - Depto de Engenharia Rural; D. T. GOMES, UNICAMP/IMECC - Depto. de Estatística; E. P. BARBOSA, UNICAMP/IMECC - Depto. de Estatística; K. REICHARDT, USP/CENA - Lab. de Física de Solo; MANOEL DORNELAS DE SOUZA, CNPMA; J. F. DYNIA. |
Título: |
Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. |
Ano de publicação: |
2006 |
Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, Piracicaba, v. 63, n. 4, p. 386-395, jul./ago. 2006. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41? S e 47º00? W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo. |
Palavras-Chave: |
Modelos de predição; Propriedades do solo; Redes neurais; Transição espacial. |
Thesagro: |
Física do solo; Química do solo. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/125708/1/2006AP-018.pdf
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Marc: |
LEADER 02176naa a2200253 a 4500 001 1015379 005 2015-08-13 008 2006 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aTIMM, L. C. 245 $aNeural network and state-space models for studying relationships among soil properties.$h[electronic resource] 260 $c2006 520 $aO estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41? S e 47º00? W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo. 650 $aFísica do solo 650 $aQuímica do solo 653 $aModelos de predição 653 $aPropriedades do solo 653 $aRedes neurais 653 $aTransição espacial 700 1 $aGOMES, D. T. 700 1 $aBARBOSA, E. P. 700 1 $aREICHARDT, K. 700 1 $aSOUZA, M. D. de 700 1 $aDYNIA, J. F. 773 $tScientia Agricola, Piracicaba$gv. 63, n. 4, p. 386-395, jul./ago. 2006.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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