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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
09/06/2025 |
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Data da última atualização: |
09/06/2025 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GUEDES, W. N.; BABOS, D. V.; FREITAS, V. S.; NEIVA, D. K.; SOUZA. D.; MARTIN NETO, L.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. |
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Afiliação: |
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LADISLAU MARTIN NETO, CNPDIA; DEBORA MARCONDES BASTOS PEREIRA, CNPDIA; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA. |
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Título: |
Robust Soil Total Carbon Prediction Using LIBS: Integrating Expert Knowledge with Machine Learning and External Dataset Evaluation. |
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Ano de publicação: |
2025 |
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Fonte/Imprenta: |
Atomic Spectroscopy, v. 46, n. 2, 2025. |
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Páginas: |
141–149 |
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DOI: |
www.at-spectrosc.com/as/article/pdf/2025018 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Accurate quantification of total soil carbon (C) is challenging because of the complex composition of soil samples, which include varying levels of organic matter, oxides of Al and Fe, and diverse soil textures. These factors introduce variability and spectral interference, which hinder the measurement accuracy. In laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), the key C emission lines often overlap with those of Al and Fe, complicating the development of reliable calibration models. This study presents a comprehensive machine learning approach for total C quantification using LIBS data. It integrates emission lines identified through the SHapley Additive exPlanations (SHAP) algorithm and literature insights with spectral preprocessing techniques such as baseline correction, peak fitting, and peak area calculations. Although the SHAP algorithm effectively identified crucial emission lines, expert knowledge was vital in refining variable selection and excluding irrelevant data. Two datasets were utilized: one containing 1019 Brazilian soil samples representing various soil types and textures, and another containing 387 samples collected later that served as an external test set. The first dataset was divided into 713 samples for model training and 306 samples for validation. The external test set was used to evaluate the reproducibility and stability of the model. The integration of expert knowledge and machine learning produced a highly efficient model that reduced the number of variables without compromising accuracy. Among the tested algorithms, the Extra Trees regression model excelled, achieving R² values of 0.74, 0.74, and 0.72 for the training, validation, and external test sets, respectively, with root mean square error values of 5.1, 5.1, and 5.0 g kg⁻¹ of total C. This approach outperformed previous machine learning models in terms of accuracy and adaptability, demonstrating its potential applicability beyond soil analysis. This study highlights a pathway for creating robust predictive models across various domains by combining machine learning, spectral processing, and expert insights. MenosAccurate quantification of total soil carbon (C) is challenging because of the complex composition of soil samples, which include varying levels of organic matter, oxides of Al and Fe, and diverse soil textures. These factors introduce variability and spectral interference, which hinder the measurement accuracy. In laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), the key C emission lines often overlap with those of Al and Fe, complicating the development of reliable calibration models. This study presents a comprehensive machine learning approach for total C quantification using LIBS data. It integrates emission lines identified through the SHapley Additive exPlanations (SHAP) algorithm and literature insights with spectral preprocessing techniques such as baseline correction, peak fitting, and peak area calculations. Although the SHAP algorithm effectively identified crucial emission lines, expert knowledge was vital in refining variable selection and excluding irrelevant data. Two datasets were utilized: one containing 1019 Brazilian soil samples representing various soil types and textures, and another containing 387 samples collected later that served as an external test set. The first dataset was divided into 713 samples for model training and 306 samples for validation. The external test set was used to evaluate the reproducibility and stability of the model. The integration of expert knowledge and machine learning produced a highly efficient model that reduced the number ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
C sequestration; Global carbon credit; Soil carbon. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
null
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 19 | |
| 1. |  | MARQUES, M. J.; BEZERRA, C.; TOMAZ, J.; LOPES, R.; WREGE, M. S.; AGUIAR, A. V. de; RAMOS, S.; MENESES, C. H.; FRAXE, T. de J.; LOPES, M. T. Predição da distribuição geográfica das palmeiras Euterpe precatoria e Euterpe oleracea (Arecaceae). In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 2. | | ALMEIDA, D. P. de; SOUZA, S. F. de; FERREYRA RAMOS, S. L.; LOPES, R.; MENESES, C. H. S. G.; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; LOPES, M. T. G. Projeção futura da distribuição natural e conservação de Catharanthus roseus. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 3. | | BORGES, C. K. G. D.; TOMAZ, J. S.; BEZERRA, C. de S.; WREGE, M. S.; LOPES, R.; MENESES, C. H. S. G.; FERREYRA RAMOS, S. L.; LOPES, M. T. G. Projeções futuras e modelagem ecológica para a distribuição de planta alimentícia não convencional. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 4. | | PARANATINGA, I. L. D.; SOUZA, D. A. T.; SOUZA, S. F. de; TOKUSATO, T. T.; WREGE, M. S.; AGUIAR, A. V. de; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; MENESES, C. H. S. G.; LOPES, M. T. G. Modelagem da distribuição potencial de angelim pedra aplicada a conservação e uso dos recursos genéticos. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 5. | | SANTOS, I. N. L. dos; MORAIS, I. L. L. de; LIMA, A. A. de; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; MENESES, C. H. S. G.; LOPES, M. T. G. Modelagem ecológica da espécie Cedrelinga cateniformis (Ducke) Ducke para cenários futuros considerando as mudanças climáticas. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 6. | | CAPUCHO, H. L. V.; BEZERRA, C. de S.; TOMAZ, J. S.; SOUZA, S. F. de; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; MENESES, C. H. S. G.; AGUIAR, A. V. de; MORAIS, I. L. L. de; LOPES, M. T. G. Modelagem de nicho ecológico para conservação de Manilkara huberi (Ducke) A.Chev. em cenários de mudanças climáticas. Nativa, v. 13, n. 1, p. 144-155, 2025. Título em Inglês: Ecological niche modeling for conservation of Manilkara huberi (Ducke) A.Chev. in climate change scenarios.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 7. | | BORGES, C. K. G. D.; BEZERRA, C. de S.; TOMAZ, J. S.; WREGE, M. S.; LOPES, R.; MENESES, C. H. S. G.; FERREYRA RAMOS, S. L.; LOPES, M. T. G. Modelagem de nicho ecológico e projeções futuras para a distribuição de Xanthosoma taioba E. G. Gonç. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 8. | | SOUZA, S. F. de; PARANATINGA, I. L. D.; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; GONÇALVES, V. M. M.; TOKUSATO, T. T.; FRITZSONS, E.; LOPES, M. T. G. Distribuição e impacto da mudança do clima na Copaifera multijuga Hayne na Amazônia brasileira. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 9. | | SOUZA, S. F. de; PARANATINGA, I. L. D.; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; GONÇALVES, V. M. M.; TOKUSATO, T. T.; FRITZSONS, E.; LOPES, M. T. G. Distribuição e impacto das mudanças climáticas na Copaifera reticulata Ducke na Amazônia brasileira. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 10. | | RAMOS, S. L. F.; DEQUIGIOVANNI, G.; LOPES, M. T. G.; AGUIAR, A. V. de; LOPES, R.; VEASEY, E. A.; MACEDO, J. L. V. de; ALVES-PEREIRA, A.; FRAXE, T. de J. P.; WREGE, M. S.; GARCIA, J. N. Genetic structure in populations of Euterpe precatoria Mart. in the Brazilian Amazon. Frontiers in Ecology and Evolution, v, 8, article 603448, Jan. 2021.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 3 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 11. | | CORDEIRO, A. L.; TOMAZ, J. S.; BEZERRA, C. de S.; MENESES, C. H. S. G.; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; FERREYRA RAMOS, S. L.; LOPES, R.; FRAXE, T. de J. P.; LOPES, M. T. G. Prediction of the geographic distribution and conservation of Amazonian palm trees Astrocaryum acaule Mart. and Astrocaryum aculeatum Mart. Revista Árvore, v. 47, e4719, 2023. Título em Português: Predição da distribuição geográfica e conservação das palmeiras amazônicas Astrocaryum acaule Mart. e Astrocaryum aculeatum Mart.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 12. | | MARQUES, M. J.; BEZERRA, C. de S.; TOMAZ, J. S.; LOPES, R.; WREGE, M. S.; AGUIAR, A. V. de; FERREYRA RAMOS, S. L.; MENESES, C. H. S. G.; FRAXE, T. de J. P.; LOPES, M. T. G. Prediction of geographic distribution and ecological niche modeling of açaí palm trees in the Amazon. Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, v. 54, e78108, 2024.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 13. | | SANTOS, I. N. L. dos; MORAIS, I. L. L. de; LIMA, A. A. de; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; MENESES, C. H. S. G.; LOPES, M. T. G. Predição da distribuição ecológica da espécie Qualea paraensis (Ducke) sob as mudanças climáticas. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 14. | | TOMAZ, J. S.; BEZERRA, C. de S.; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; LOPES, R.; MENESES, C. H. S. G.; FERREYRA RAMOS, S. L.; LOPES, M. T. G. Predição da distribuição natural, habitat e conservação de Srtyphnodendron pulcherrimum (Willd.) Hochr. frente às mudanças climáticas globais. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 15. | | CAPUCHO, H. L. V.; MORAIS, I. L. L. de; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; MENESES, C. H. S. G.; MORAES, M. L. T. de; FRITZSONS, E.; LOPES, M. T. G. Predição da distribuição potencial adequada da árvore Manilkara huberi na Amazônia Legal. In: SIMPÓSIO DE MUDANÇA CLIMÁTICA E CONSERVAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS NA AMAZÔNIA, 2024, Manaus. Anais... Manaus: UFAM, 2024.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 16. | | DELGADO, J. P. M.; CHAVES, F. C. M.; LOPES, R.; MENESES, M.; VALENTE, M. S. F.; RODRIGUES, F. A.; PASQUAL, M.; RAMOS, S. F.; AGUIAR, A. V. de; LOPES, M. T. G. Indirect selection for seed yield in sacha-inchi (Plukenetia volubilis) in Brazil. Horticulturae, v. 8, n. 11, 8110988, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 5 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 17. | | SOUZA, D. A. T. de; LIMA, A. A. de; WREGE, M. S.; AGUIAR, A. V. de; BEZERRA, C. de S.; MENESES, C. H. S. G.; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; PARANATINGA, I. L. D.; LOPES, M. T. G. Impacts of climate change on the natural distribution of species of lowland high and low in the Amazon. Revista Árvore, v. 48, n. 1, e4808, 2024. Título em Português: Impactos das mudanças climáticas na distribuição natural de espécies de várzea alta e baixa na Amazônia.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 18. | | MORAIS, I. L. L. de; LIMA, A. A. de; SANTOS, I. N. L. dos; MENESES, C.; SILVA, R. F. da; LOPES, R.; FERREYRA RAMOS, S. L.; AGUIAR, A. V. de; WREGE, M. S.; LOPES, M. T. G. Climate change impact on the distribution of forest species in the Brazilian Amazon. Sustainability, v. 16, n. 8, art. 3458, 2024.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 19. | | MACHADO, D. do N.; COSTA, E. C.; GUEDES, J. V. C.; BARBOSA, L. R.; MARTINEZ, G.; MAYORGA, S. I.; RAMOS, S. O.; BRANCO, M.; GARCIA, A.; VANEGAS-RICO, J. M.; JIMÉNEZ-QUIROZ, E.; LAUDONIA, S.; NOVOSELSKY, T.; HODEL, D. R.; ARAKELIAN, G.; SILVA, H.; PERINI, C. R.; VALMORBIDA, I.; UGALDE, G. A.; ARNEMANN, J. A. One maternal lineage leads the expansion of Thaumastocoris peregrinus (Hemiptera: Thaumastocoridae) in the new and old worlds. Scientific Reports, v. 10, 3487, 2020. 12 p.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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