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| Registros recuperados : 7 | |
| 2. |  | BHERING, S. B.; SANTOS, H. G. dos; BOGNOLA, I. A.; CURCIO, G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; MANZATTO, C. V.; AGLIO, M. L. D.; SILVA, J. de S. Mapa de solos do estado do Paraná: legenda atualizada. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios. [Viçosa, MG]: SBCS; Fortaleza: UFC, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Solos. |
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| 3. | | SANTOS, H. G.; BHERING, S. B.; BOGNOLA, I. A.; CURCIO, G. R.; MANZATTO, C. V.; CARVALHO JUNIOR, W.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D.; SOUZA, J. S. de. Distribuição e ocorrência dos solos no Estado do Paraná. In: BHERING, S. B.; SANTOS, H. G. dos (Eds.). Mapa de solos Estado do Paraná. Embrapa Solos: Rio de Janeiro: Embrapa Florestas, Colombo, PR, 2008. 1 mapa escala 1: 600.000; formato A0. cap. 2 Contém Mapa de Solos do Estado do Paraná, escala 1:600.000. Edição atualizada de acordo com o Sistema de Classificação de Solos, 2.ed.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Solos. |
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| 4. | | SANTOS, H. G.; BHERING, S. B.; BOGNOLA, I. A.; CURCIO, G. R.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W.; MANZATTO, C. V.; AGLIO, M. L. D.; SOUZA, J. S. de. Revisão e atualização do mapa de solos. In: BHERING, S. B.; SANTOS, H. G. dos (Eds.). Mapa de solos Estado do Paraná. Embrapa Solos: Rio de Janeiro: Embrapa Florestas, Colombo, PR, 2008. 1 mapa escala 1: 600.000; formato A0. cap. 1 Contém Mapa de Solos do Estado do Paraná, escala 1:600.000. Edição atualizada de acordo com o Sistema de Classificação de Solos, 2.ed.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Solos. |
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| 5. | | RESENDE, A. S. de; FERREIRA, A. L.; PEDREIRA, B. da C. C. G.; JANTALIA, C. P.; CAMPELLO, E. F. C.; FIDALGO, E. C. C.; BALIEIRO, F. de C.; DONAGEMMA, G. K.; CURCIO, G. R.; SOUSA, L. P. de; CORREIA, M. E. F.; PRADO, R. B.; DEDECEK, R. A.; CARVALHO JÚNIOR, W. de (coord.). Corredor ecológico do COMPERJ: um caminho verde para o COMPERJ. Rio de Janeiro: Embrapa Agrobiologia: Colombo: Embrapa Florestas; Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2007. 39 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 6. | | POLIDORO, J. C.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; LUMBRERAS, J. F.; COELHO, M. R.; CARVALHO FILHO, A. de; MOTTA, P. E. F. da; CARVALHO JUNIOR, W. de; ARAUJO FILHO, J. C. de; CURCIO, G. R.; CORREIA, J. R.; MARTINS, E. de S.; SPERA, S. T.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BOLFE, E. L.; MANZATTO, C. V.; TOSTO, S. G.; VENTURIERI, A.; SA, I. B.; OLIVEIRA, V. A. de; SHINZATO, E.; ANJOS, L. H. C. dos; VALLADARES, G. S.; RIBEIRO, J. L.; MEDEIROS, P. S. C. de; MOREIRA, F. M. de S.; SILVA, L. S. L.; SEQUINATTO, L.; AGLIO, M. L. D.; DART, R. de O. Programa Nacional de Solos do Brasil (PronaSolos). Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2016. 53 p. (Embrapa Solos. Documentos, 183).| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Cocais; Embrapa Florestas; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Semiárido; Embrapa Solos; Embrapa Solos / UEP-Recife. |
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| 7. | | SAMUEL-ROSA, A.; DALMOLIN, R. S. D.; GUBIANI, P. I.; OLIVEIRA, S. R. de M.; TEIXEIRA, W. G.; VIANA, J. H. M.; RIBEIRO, E.; TORNQUIST, C. G.; ANJOS, L. H. C. dos; SOUZA, J. J. E. L. de; OTTONI, M. V.; MEDEIROS, P. S. C. de; GRIS, D. J.; ROSIN, N. A.; BUENO, J. M. M.; SANTOS, H. G. dos; WEBER, E. J.; FLORES, C. A.; COSTA, E. M.; OLIVEIRA, R. P. de; FILIPPINI ALBA, J. M.; PEDROSO NETO, J. C.; PEDRON, F. de A.; CAVIGLIONE, J. H.; VALLADARES, G. S.; MIRANDA, C. S. S.; DEMATTÊ, J. A. M.; MARQUES JÚNIOR, J.; SIQUEIRA, D. S.; AQUINO, R. E. de; SILVERO, N. E. Q.; GENÚ, A. M.; BROETTO, T.; CANCIAN, L. C.; MIGUEL, P.; ZALAMENA, J.; DOTTO, A. C.; ALMEIDA, J. A. de; REICHERT.; CURCIO, G. R.; COLLIER, L. S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; FONTANA, A.; OLIVEIRA, A. P. de; VOGELMANN, E. S.; MALLMANN, F. J. K.; VASQUES, G. de M.; LEPSCH, I. F.; FINK, J. R.; KER, J. C.; SILVA, L. S. da; FREITAS, P. L. de; BIELUCZYK, B.; TIECHER, T. Bringing together Brazilian soil scientists to share soil data. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: proceedings... Viçosa, MG: SBCS, 2018. v. 1, p. 63-64. WCSS 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Florestas; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 7 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
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: |
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520 $aO 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.
650 $aMapa
650 $aSolo
653 $aMapeamento digital
653 $aRede neural
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Embrapa Solos (CNPS) |
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