|
|
Registro Completo |
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://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1092118/1/APPredictionTavaresetal.pdf
|
Marc: |
LEADER 02375naa a2200325 a 4500 001 2092118 005 2018-06-06 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2017-0095$2DOI 100 1 $aTAVARES, R. L. M. 245 $aPrediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aABSTRACT: 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. 650 $aClay 650 $aSoil organic carbon 650 $aSoil respiration 650 $aSugarcane 650 $aArgila 650 $aCana de Açúcar 650 $aSaccharum Officinarum 653 $aData mining 653 $aGreen sugarcane 653 $aMineração de dados 653 $aRandom Forest algorithm 700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M. 700 1 $aBARROS, F. M. M. de 700 1 $aFARHATE, C. V. V. 700 1 $aSOUZA, Z. M. de 700 1 $aLA SCALA JUNIOR, N. 773 $tScientia Agricola, Piracicaba$gv. 74, n. 4, p. 281-287, July/Aug. 2018.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
17/08/1994 |
Data da última atualização: |
19/07/2022 |
Autoria: |
DUARTE, J. A. M. |
Título: |
Pesquisa & imprensa: orientações para um bom relacionamento. |
Ano de publicação: |
1998 |
Fonte/Imprenta: |
Brasília, DF: Embrapa-Assessoria de Comunicação Social, 1998. |
Páginas: |
27 p. |
Série: |
(Embrapa-ACS. Série comunicação, 1). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Porque a imprensa e importante; O papel do assessor de imprensa; O que e noticia; Como procurar a imprensa; Como atender o jornalista; Prepare-se antes; Recebendo o jornalista; Depois da entrevista; Radio - recomendacoes; TV - recomendacoes; Redigindo um artigo; Quando fazer uma coletiva. |
Palavras-Chave: |
ACS; Agricultrual research; Artigo; Brasil; Communication social; Communications; Comunicação social; EMBRAPA; Entrevista; Imprensa; Informação; Inprensa; Jornalism; Jornalista; Journalism; Journalist; Newspaperman; Organizacao de entrevista coletiva; Orientação; Orientacoes; Orientation; Pesquisa agropecuaria; Press; Press relation; Print media; Recomendacao; Recommendation; Redacao; Relacionamento; Relationship; Relationships; Researcher; Search; Social communication. |
Thesagro: |
Agricultura; Comunicação; Jornalismo; Pesquisa; Pesquisador; Rádio; Relações Publicas; Tecnologia; Televisão. |
Thesaurus NAL: |
agriculture; information; public relations; research; technology. |
Categoria do assunto: |
-- X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/201824/1/Pesquisa-Imprensa.pdf
|
Marc: |
LEADER 02082nam a2200709 a 4500 001 1095390 005 2022-07-19 008 1998 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aDUARTE, J. A. M. 245 $aPesquisa & imprensa$borientações para um bom relacionamento. 260 $aBrasília, DF: Embrapa-Assessoria de Comunicação Social$c1998 300 $a27 p. 490 $a(Embrapa-ACS. Série comunicação, 1). 520 $aPorque a imprensa e importante; O papel do assessor de imprensa; O que e noticia; Como procurar a imprensa; Como atender o jornalista; Prepare-se antes; Recebendo o jornalista; Depois da entrevista; Radio - recomendacoes; TV - recomendacoes; Redigindo um artigo; Quando fazer uma coletiva. 650 $aagriculture 650 $ainformation 650 $apublic relations 650 $aresearch 650 $atechnology 650 $aAgricultura 650 $aComunicação 650 $aJornalismo 650 $aPesquisa 650 $aPesquisador 650 $aRádio 650 $aRelações Publicas 650 $aTecnologia 650 $aTelevisão 653 $aACS 653 $aAgricultrual research 653 $aArtigo 653 $aBrasil 653 $aCommunication social 653 $aCommunications 653 $aComunicação social 653 $aEMBRAPA 653 $aEntrevista 653 $aImprensa 653 $aInformação 653 $aInprensa 653 $aJornalism 653 $aJornalista 653 $aJournalism 653 $aJournalist 653 $aNewspaperman 653 $aOrganizacao de entrevista coletiva 653 $aOrientação 653 $aOrientacoes 653 $aOrientation 653 $aPesquisa agropecuaria 653 $aPress 653 $aPress relation 653 $aPrint media 653 $aRecomendacao 653 $aRecommendation 653 $aRedacao 653 $aRelacionamento 653 $aRelationship 653 $aRelationships 653 $aResearcher 653 $aSearch 653 $aSocial communication
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|