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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  23/09/2020
Data da última atualização:  12/11/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  LÓPEZ-NORONHA, R.; SOUZA, Z. M. de; SOARES, M. D. R.; CAMPOS, M. C. C.; FARHATE, C. V. V.; OLIVEIRA, S. R. de M.
Afiliação:  RENATO LÓPEZ-NORONHA, Feagri/Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Feagri/Unicamp; MARCELO DAYRON RODRIGUES SOARES, Univ. of Amazonas; MILTON CÉSAR COSTA CAMPOS, Univ. of Amazonas; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA, Feagri/Unicamp.
Título:  Soil carbon stock in archaeological black earth under different land use systems in the Brazilian Amazon.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  Agronomy Journal, v. 112, n. 5, p. 4437-4450, Sept./Oct. 2020.
DOI:  https://doi.org/10.1002/agj2.20345
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  In the Amazon, there are soils associated with continued human occupation known as "archeological black earth" (ABE). Due to its physical and chemical properties, ABE is more productive than other typical soils in the same region. Therefore, its carbon (C) sequestration mechanism has been a major topic of discussion by the scientific community, aiming to replicate similar characteristics in other soils. Thus, the objective of this study was to develop a predictive model using feature selection and decision tree induction methods for predicting soil C stock in ABE under different land use scenarios. The experiment was carried out in agricultural (coffee, cacao, and beans), pasture, and forest areas. Four feature selection approaches were used to identify the most relevant variables for the proposed model: (i) correlation-based feature selection, (ii) the x test, (iii) the Wrapper method, and (iv) no feature selection. The decision tree induction technique available in the Weka software was selected for data classification. Soils under cacao and coffee cultivation tend to accumulate more C when compared with soils located at bean crops, pasture, or forest land use systems. Land use and sand content were among the most important variables for the prediction of soil C stock in ABE. Furthermore, the use of a decision tree was effective at predicting soil C stocks for these soils because it enables the creation of models with high accuracy rates of 83, 74, and 81% (using seven, se... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Carbon stock; Classificação de solo; Estoque de carbono; Modelo preditivo.
Thesaurus Nal:  Soil classification.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA20501 - 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
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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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
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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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
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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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
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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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
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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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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