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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
Data corrente: |
10/12/2018 |
Data da última atualização: |
10/12/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo de Divulgação na Mídia |
Autoria: |
BILHALVA, M.; MARCO, R. de; SCHMIDT, R. de S.; MARTINS, C. R. |
Afiliação: |
Mauricio Bilhalva; Rudinei De Marco; Rafaela de Souza Schmidt; CARLOS ROBERTO MARTINS, CPACT. |
Título: |
Cultivo de nogueira-pecã. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Jornal da Fruta, dez, 2018. |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Nogueira. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/188034/1/Carlos-Roberto-Martins.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
16/05/2013 |
Data da última atualização: |
08/11/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; CHAGAS, C. da S. |
Afiliação: |
Gustavo Pais de Arruda, APagri Consultoria Agronômica; José Alexandre M. Demattê, ESALQ-USP; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS. |
Título: |
Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 37, n. 2, p. 327-338, mar./abr. 2013. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832013000200004 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes. |
Palavras-Chave: |
Classificação supervisionada; Covariáveis ambientais; Inteligência artificial. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/82878/1/V37N2a04.pdf
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Marc: |
LEADER 02093naa a2200193 a 4500 001 1958080 005 2021-11-08 008 2013 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S0100-06832013000200004$2DOI 100 1 $aARRUDA, G. P. de 245 $aMapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem.$h[electronic resource] 260 $c2013 520 $aTécnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes. 653 $aClassificação supervisionada 653 $aCovariáveis ambientais 653 $aInteligência artificial 700 1 $aDEMATTÊ, J. A. M. 700 1 $aCHAGAS, C. da S. 773 $tRevista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG$gv. 37, n. 2, p. 327-338, mar./abr. 2013.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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