Data/hora: 12/06/2024 03:38:00

Biblioteca(s): 	Embrapa Solos.	
Data corrente: 	19/01/2016	
Data da última atualização: 	17/02/2016	
Autoria: 	BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; PEREIRA, N. R.; CALDERANO FILHO, B.	
Afiliação: 	SILVIO BARGE BHERING, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; NILSON RENDEIRO PEREIRA, CNPS; BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS.	
Título: 	Influência do modelo digital de elevação no mapeamento digital de atributos do solo por random forest (RF).	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 35., 2015, Natal. O solo e suas múltiplas funções: anais. Natal: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2015.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	As propriedades físicas e químicas dos solos são importantes para o manejo dos solos, pois influenciam a sua fertilidade, as taxas de infiltração, retenção de umidade, entre outros. Muito da variabilidade dessas propriedades pode ser explicada por atributos do terreno derivados de modelos digitais de elevação (MDE). Todavia, as cartas topográficas, utilizadas para geração destes modelos, ainda são uma grande carência no Brasil, seja em cobertura seja em escala. Dessa forma, a utilização de dados do 'Shutlle Radar Topoghaphy Mission' - SRTM pode contribuir no mapeamento dessas propriedades do solo. O objetivo desse estudo foi avaliar a influência da fonte do modelo digital de elevação na predição por random forest (RF) dos teores de areia, argila e capacidade de troca catiônica (CTC). Nessa avaliação foram utilizadas amostras superficiais (0-20cm) de 44 perfis de solos, coletados durante a elaboração do Zoneamento agroecológico do Estado do Mato Grosso do Sul, e como fonte de dados para elaboração dos MDEs, cartas topográficas do IBGE e dados do SRTM (Topodata). Complementarmente, utilizou-se também dados do sensor TM do Landsat 5. Os valores do coeficiente de determinação (R2) obtidos com essa análise foram superiores, para todos os atributos avaliados, quando se utilizou os dados do SRTM (Topodata). A moderada performance do modelo random forest (RF) neste estudo pode ser atribuída ao tamanho reduzido (44 perfis) do conjunto de dados utilizado.	
Palavras-Chave: 	Morfometria; Pedometria; Rio Formoso.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/137220/1/2015-129.pdf	
Registro original: 	Embrapa Solos (CNPS)	
Exemplares: 	CNPS - (19126-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2016.00026 - DIS