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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  01/06/2018
Data da última atualização:  06/06/2018
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  TAVARES, R. L. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BARROS, F. M. M. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; LA SCALA JUNIOR, N.
Afiliação:  ROSE LUIZA MORAES TAVARES, Rio Verde University; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; FLÁVIO MARGARITO MARTINS DE BARROS, Feagri/Unicamp; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Feagri/Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Feagri/Unicamp; NEWTON LA SCALA JUNIOR, FCAV/Unesp.
Título:  Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  Scientia Agricola, Piracicaba, v. 74, n. 4, p. 281-287, July/Aug. 2018.
DOI:  http://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2017-0095
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  ABSTRACT: The Random Forest algorithm is a data mining technique used for classifying attributes in order of importance to explain the variation in an attribute-target, as soil CO2 flux. This study aimed to identify prediction of soil CO2 flux variables in management systems of sugarcane through the machine-learning algorithm called Random Forest. Two different management areas of sugarcane in the state of São Paulo, Brazil, were selected: burned and green. In each area, we assembled a sampling grid with 81 georeferenced points to assess soil CO2 flux through automated portable soil gas chamber with measuring spectroscopy in the infrared during the dry season of 2011 and the rainy season of 2012. In addition, we sampled the soil to evaluate physical, chemical, and microbiological attributes. For data interpretation, we used the Random Forest algorithm, based on the combination of predicted decision trees (machine learning algorithms) in which every tree depends on the values of a random vector sampled independently with the same distribution to all the trees of the forest. The results indicated that clay content in the soil was the most important attribute to explain the CO2 flux in the areas studied during the evaluated period. The use of the Random Forest algorithm originated a model with a good fit (R2 = 0.80) for predicted and observed values.
Palavras-Chave:  Data mining; Green sugarcane; Mineração de dados; Random Forest algorithm.
Thesagro:  Argila; Cana de Açúcar; Saccharum Officinarum.
Thesaurus Nal:  Clay; Soil organic carbon; Soil respiration; Sugarcane.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/177973/1/AP-Prediction-Tavares-etal.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
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CNPTIA19682 - 1UPCAP - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOVERA, L. H.; FARHATE, C. V. V. Classification of the initial development of eucaliptus using data mining techniques. Cerne, v. 23, n. 2, p. 201-208, 2017.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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2.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTANARI, R.; FARHATE, C. V. V. Random forest model to predict the height of Eucalyptus. Engenharia Agrícola, v. 42, e20210153, 2022. Special issue: artificial intelligence.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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3.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOVERA, L. H.; OLIVEIRA, I. N. de; GUIMARÃES, E. M. Data mining techniques for classification of soil CO2 emission. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
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4.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CARVALHO, J. L. N.; LA SCALA JÚNIOR, N.; SANTOS, A. P. G. Classification of soil respiration in areas of sugarcane renewal using decision tree. Scientia Agricola, v. 75, n. 3, p. 216-224, May/June 2018.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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5.Imagem marcado/desmarcadoPARRAM J. S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; FARHATE, C. V. V.; MARQUES JÚNIOR, J.; SIQUEIRA, D. Phosphorus adsorption prediction through Decision Tree Algorithm under different topographic conditions in sugarcane fields. Catena, v. 213, p. 1-11, June 2022. Article 106114.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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6.Imagem marcado/desmarcadoTAVARES, R. L. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BARROS, F. M. M. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; LA SCALA JUNIOR, N. Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 74, n. 4, p. 281-287, July/Aug. 2018.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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7.Imagem marcado/desmarcadoMARÇAL, M. F. M.; SOUZA, Z. M. de; TAVARES, R. L. M.; FARHATE, C. V. V.; OLIVEIRA, S. R. de M.; GALINDO, F. S. Predictive models to estimate carbon stocks in agroforestry systems. Forests, v. 12, n. 9, p. 1-15, Sept. 2021. Article 1240. Na publicação: Stanley Robson Medeiros Oliveira.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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8.Imagem marcado/desmarcadoLÓPEZ-NORONHA, R.; SOUZA, Z. M. de; SOARES, M. D. R.; CAMPOS, M. C. C.; FARHATE, C. V. V.; OLIVEIRA, S. R. de M. Soil carbon stock in archaeological black earth under different land use systems in the Brazilian Amazon. Agronomy Journal, v. 112, n. 5, p. 4437-4450, Sept./Oct. 2020.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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9.Imagem marcado/desmarcadoNORONHA, R. L.; SOARES, M. D. R.; OLIVEIRA, I. N. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M. Soil carbon stock predictive models on archaeological black lands - natural and transformed. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
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10.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; TAVARES, R. L. M.; CARVALHO, J. L. N. Use of data mining techniques to classify soil CO2 emission induced by crop management in sugarcane field. Plos One, v. 13, n. 3, p. 1-18, 2018. Artigo e0193537.
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