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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
13/12/2005 |
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Data da última atualização: |
04/12/2023 |
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Autoria: |
CARVALHO JUNIOR, W. de. |
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Afiliação: |
WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS. |
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Título: |
Classificação supervisionada de pedopaisagens do domínio dos mares de Morros utilizando redes neurais artificiais. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
2005. |
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Páginas: |
143 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Tese (Doutorado em Solos e Nutrição de Plantas) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG. |
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Conteúdo: |
O presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de compreender a organização dos solos de paisagens dos mares de morros, reconhecer seus padrões e subsidiar seu mapeamento. A área de estudo situa-se na Região Noroeste fluminense, englobada pela folha topográfica Varre Sai do IBGE, que abrange parte dos municípios de Natividade, Porciúncula e Varre Sai. Para isso foram avaliadas as feições geomorfométricas que definem um padrão geomórfico das paisagens, sendo composta por altimetria, altimetria relativa, aspecto, curvatura plana, perfil de curvatura, declividade, sentido do escoamento, escoamento acumulado e distância euclidiana da drenagem, sendo todas estas feições obtidas por técnicas de geoprocessamento. Todos os atributos foram obtidos a partir do modelo digital de elevação e , em razão disso, os dados primários de elevação foram os mais precisos possíveis. Através destes atributos geomorfométricos elaborou-se um padrão geomorfométrico das paisagens definidas e foram conduzidas classificações supervisionadas, utilizando-se redes neurais artificiais e o algoritmo de máxima verossimilhança, para fins de comparação. Os resultados mostraram ser possível a utilização de redes neurais artificiais para a classificação de paisagens de áreas montanhosas sob dissecação homogênea, com uma exatidão global de 70%, um pouco acima daquela obtida pelo algoritmo de máxima verossimilhança, que obteve uma exatidão global de aproximadamente 66%. Este estudo mostrou que a utilização de técnicas de geoprocessamento para gerar os atributos geomorfométricos, aliados a classificadores supervisionados, pode subsidiar o delineamento dos levantamentos de solos, tornando-os mais rápidos, menos dependentes da experiência do mapeador e menos onerosos, diminuindo a subjetividade dos mesmos. Constitui-se de uma abordagem nova no Brasil, que deve ser estendida para outras áreas com informações mais precisas de altimetria, para testar a sua eficácia. MenosO presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de compreender a organização dos solos de paisagens dos mares de morros, reconhecer seus padrões e subsidiar seu mapeamento. A área de estudo situa-se na Região Noroeste fluminense, englobada pela folha topográfica Varre Sai do IBGE, que abrange parte dos municípios de Natividade, Porciúncula e Varre Sai. Para isso foram avaliadas as feições geomorfométricas que definem um padrão geomórfico das paisagens, sendo composta por altimetria, altimetria relativa, aspecto, curvatura plana, perfil de curvatura, declividade, sentido do escoamento, escoamento acumulado e distância euclidiana da drenagem, sendo todas estas feições obtidas por técnicas de geoprocessamento. Todos os atributos foram obtidos a partir do modelo digital de elevação e , em razão disso, os dados primários de elevação foram os mais precisos possíveis. Através destes atributos geomorfométricos elaborou-se um padrão geomorfométrico das paisagens definidas e foram conduzidas classificações supervisionadas, utilizando-se redes neurais artificiais e o algoritmo de máxima verossimilhança, para fins de comparação. Os resultados mostraram ser possível a utilização de redes neurais artificiais para a classificação de paisagens de áreas montanhosas sob dissecação homogênea, com uma exatidão global de 70%, um pouco acima daquela obtida pelo algoritmo de máxima verossimilhança, que obteve uma exatidão global de aproximadamente 66%. Este estudo mostrou que a utilização de téc... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Mapeamento digital; Rede neural. |
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Thesagro: |
Mapa; Solo. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
null
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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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| Registros recuperados : 3 | |
| 1. |  | RESENDE, R. T.; PIEPHO,H.-P.; ROSA, G. J. M.; SILVA JUNIOR, O. B. da; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; GRATTAPAGLIA, D. Enviromics in breeding: applications and perspectives on envirotypic-assisted selection. Theoretical and Applied Genetics, v. 134, n. 1, 2021. p. 95-112.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 2. | | DIAS, K. O. G.; SANTOS, J. P. R. dos; KRAUSE, M. D.; PIEPHO, H.-P.; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M.; GARCIA, A. A. F. Leveraging probability concepts for cultivar recommendation in multi-environment trials. Theoretical and Applied Genetics, v. 135, n. 4, p. 1385-1399, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 3. | | DIAS, K. O. G.; PIEPHO, H. P.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARAES, P. E. de O.; PARENTONI, S. N.; PINTO, M. de O.; NODA, R. W.; MAGALHAES, J. V. de; GUIMARÃES, C. T.; GARCIA, A. A. F.; PASTINA, M. M. Novel strategies for genomic prediction of untested single-cross maize hybrids using unbalanced historical data. Theoretical and Applied Genetics, v. 133, p. 443-455, 2020. Publicado online em 22 nov. 2019.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| Registros recuperados : 3 | |
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| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
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