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| 81. |  | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa das classes de terras para irrigação localizada cultura da goiaba projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 89. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa de Classes de terras para irrigação por aspersão cultura da cana Projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 91. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa de classes de terras para irrigação por aspersão cultura do coco projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 92. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa das classes de terras para irrigação por aspersão cultura da goiaba projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 93. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa das classes de terras para irrigação por aspersão cultura da manga projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 94. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa de classes de terras para irrigação por aspersão cultura da melancia projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 95. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa de classes de terras para irrigação por aspersão cultura do melão projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 96. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa de classes de terras para irrigação por aspersão cultura do milho projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 P. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 97. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Mapa de classes de terras para irrigação por superfície cultura da cana projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 98. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa de Classes de Terras para Irrigação por superfície cultura da cebola projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 99. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa de classes de terras para irrigação por superfície cultura do coco projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 100. | | AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; AGLIO, M. L. D. Mapa de classes de terras para irrigação por superfície cultura da gaoiaba projeto Jequitaí - MG. In: AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; ÁGLIO, M. L. D. Classificação das Terras para Irrigação - SiBCTI. Rio de janeiro: Embrapa Solos; Brasília: CODEVASF, 2009. 68 p. 1 p. 1 mapa color. escala 1:50.000.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 471 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
21/07/2011 |
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Data da última atualização: |
03/11/2021 |
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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: |
CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; BHERING, S. B. |
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Afiliação: |
CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS. |
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Título: |
Integração de dados do Quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 35, n. 3, p. 693-704, jun. 2011. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832011000300004 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG). MenosNo presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Geomorfometria; Inteligência artificial; Mapeamento de solos; Sensores remotos. |
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Thesagro: |
Pedologia. |
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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/38261/1/Cesar-R-Bras-CSolo-V35n3a04.pdf
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Marc: |
LEADER 02560naa a2200217 a 4500
001 1896529
005 2021-11-03
008 2011 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S0100-06832011000300004$2DOI
100 1 $aCHAGAS, C. da S.
245 $aIntegração de dados do Quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais.$h[electronic resource]
260 $c2011
520 $aNo presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).
650 $aPedologia
653 $aGeomorfometria
653 $aInteligência artificial
653 $aMapeamento de solos
653 $aSensores remotos
700 1 $aCARVALHO JUNIOR, W. de
700 1 $aBHERING, S. B.
773 $tRevista Brasileira de Ciência do Solo$gv. 35, n. 3, p. 693-704, jun. 2011.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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