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| Registros recuperados : 14 | |
| 3. |  | CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 46, n. 5, p. 554-562, maio 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Solos / UEP-Recife. |
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| 4. | | CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; SOUZA, M. de L. M. de. Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 46, n. 5, p. 554-562, maio 2011 Título em inglês: Multivariate analysis applied to reduce the number of predictors in digital soil mapping.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 6. | | CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. de A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. Componentes principais como preditores no mapeamento digital de classes de solos. Ciência Rural, Santa Maria, v.41, n.7, p.1170-1176, jul, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 10. | | CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. de A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. Resolução espacial de um modelo digital de elevação definida pela função wavelet. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 3, p. 449-457, mar. 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 12. | | WOLSKI, M. S.; DALMOLIN, R. S. D.; FLORES, C. A.; MOURA-BUENO, J. M.; CATEN, A. ten; KAISER, D. R. Digital soil mapping and its implications in the extrapolation of soil-landscape relationships in detailed scale. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 8, p. 633-642, fev. 2017. Título em português: Mapeamento digital do solo e suas implicações na extrapolação das relações solo-paisagem em escala de detalhe.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 13. | | MOURA-BUENO, J. M.; DALMOLIN, R. S. D.; HORST-HEINEN, T. Z.; CATEN, A. ten; VASQUES, G. de M.; DOTTO, A. C.; GRUNWALD, S. When does stratification of a subtropical soil spectral library improve predictions of soil organic carbon content? Science of The Total Environment, v. 737, 139895, Oct. 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 14. | | DEMATTÊ, J. A. M.; DOTTO, A. C.; PAIVA, A. F. S.; SATO, M. V.; DALMOLIN, R. S. D.; ARAÚJO, M. do S. B. de; SILVA, E. B. da; NANNI, M. R.; CATEN, A. ten; NORONHA, N. C.; LACERDA, M. P. C.; ARAUJO FILHO, J. C. de; RIZZO, R.; BELLINASO, H.; FRANCELINO, M. R.; SCHAEFER, C. E. G. R.; VICENTE, L. E.; SANTOS, U. J. dos; SAMPAIO, E. V. de S. B.; MENEZES, R. S. C.; SOUZA, J. J. L. L. de; ABRAHÃO, W. A. P.; COELHO, R. M.; GREGO, C. R.; LANI, J. L.; FERNANDES, A. R.; GONÇALVES, D. A. M.; SILVA, S. H. G.; MENEZES, M. D. de; CURI, N.; COUTO, E. G.; ANJOS, L. H. C. dos; CEDDIA, M. B.; PINHEIRO, E. F. M.; GRUNWALD, S.; VASQUES, G. de M.; MARQUES JÚNIOR, J.; SILVA, A. J. da; BARRETO, M. C. de V.; NÓBREGA, G. N.; SILVA, M. Z. da; SOUZA, S. F. de; VALLADARES, G. S.; VIANA, J. H. M.; TERRA, F. da S.; HORÁK-TERRA, I.; FIORIO, P. R.; SILVA, R. C. da; FRADE JÚNIOR, E. F.; LIMA, R. H. C.; FILIPPINI ALBA, J. M.; SOUZA JUNIOR, V. S. de; BREFIN, M. de L. M. S.; RUIVO, M. de L. P.; FERREIRA, T. O.; BRAIT, M. A.; CAETANO, N. R.; BRINGHENTI, I.; MENDES, W. de S.; SAFANELLI, J. L.; GUIMARÃES, C. C. B.; POPPIEL, R. R.; SOUZA, A. B. e; QUESADA, C. A.; COUTO, H. T. Z. do. The Brazilian Soil Spectral Library (BSSL): a general view, application and challenges. Geoderma, v. 354, 113793, 2019. Na publicação: Gustavo M. Vasques.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Clima Temperado; Embrapa Cocais; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 14 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
14/10/2011 |
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Data da última atualização: |
08/10/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CATEN, A. ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. |
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Afiliação: |
Alexandre ten Caten, UFSM; Ricardo Simão Diniz Dalmolin, UFSM; Fabrício Araújo Pedron, UFSM; MARIA DE LOURDES M SANTOS BREFIN, CNPS. |
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Título: |
Regressões logísticas múltiplas: fatores que influenciam sua aplicação na predição de classes de solos. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 35, n. 1, p. 53-62, fev. 2011. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832011000100005 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos. |
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Palavras-Chave: |
Mapeamento digital de solo; Pedometria. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/43371/1/a05v35n1-lourdes.pdf
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Marc: |
LEADER 01925naa a2200193 a 4500
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005 2021-10-08
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520 $aMétodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos.
653 $aMapeamento digital de solo
653 $aPedometria
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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