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Registros recuperados : 27 | |
8. | | SARMENTO, E. C.; GIASSON, E.; WEBER, E.; FLORES, C. A.; HASENACK, H. Comparasion of four machine learning algorithms for digital soil mapping in the vale dos vinhedos, RS, Brazil. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON DIGITAL SOIL MAPPING., 4 Rome, p. 1-5 maio, 2010. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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9. | | SARMENTO, E. C.; WEBER, E.; GIASSON, E.; FLORES, C. A.; HASENACK, H. Comparação entre quatro algoritmos de aprendizagem de máquina no mapeamento digital de solos do Vale dos Vinhedos, RS, Brasil. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., Fortaleza. Anais... Fortaleza: UFC, 2009. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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10. | | SARMENTO, E. C.; WEBER, E. J.; GIASSON, E.; FLORES, C. A.; HASENACK, H. Comparação entre quatro algoritmos de aprendizagem de máquina no mapeamento digital de solos do vale dos vinhedos, RS, Brasil. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009. Fortaleza. Resumos... Fortaleza: SBCS, 2009. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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12. | | STAMMEL, J. G.; KAMPF, N.; AZEVEDO, A. C.; GIASSON, E.; MELLO, P. F. Efeito residual da calagem em propriedades quimicas e fisicas da camada aravel em latossolo bruno distrofico do Rio Grande do Sul. IN: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNÇIA DO SOLO, 25., 1995, Viçosa, MG. Resumos expandidos. Viçosa: UFV, 1995. v.2, p. 1103-1105. Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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13. | | SARMENTO, E. C.; FLORES, C. A.; WEBER, E.; HASENACK, H.; PÖTER, R. O.; GIASSON, E. Contribution of soli for tipifiyng wines in four geographical indications at Serra Gaúcha, Brazil. In: CONGRES DES TERROIRS VITIVINICOLES, 9., 2012, Bourgogne/Champagne. [Annales...] [S.l.: s.n.], 2012. p. 4-11. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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15. | | BORTOLON, E. S. O.; MIELNICZUK, J.; TORNQUIST, C. G.; LOPES, F.; GIASSON, E.; BERGAMASCHI, H. Potencial de uso do modelo Century e SIG para avaliar o impacto da agricultura sobre estoques regionais de carbono orgânico do solo. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 36, n. 3, p. 831-849, maio/jun. 2012. Biblioteca(s): Embrapa Solos / UEP-Recife. |
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16. | | SARMENTO, E. C.; GIASSON, E.; WEBER, E.; FLORES, C. A.; HASENACK, H. Prediction of soil orders with high spatial resolution: response of different classifiers to sampling density. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 9, p. 1395-1403, set. 2012. p.1395-1403 Título em português: Predição de ordens de solos com alta resolução espacial: resposta de diferentes classificadores à densidade de amostragem. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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18. | | LOPES, F.; MERTEN, G. H.; FRANZEN, M.; GIASSON, E.; HELFER, F.; CYBIS, L. F. A. Utilização de P-Index em uma bacia hidrográfica através de técnicas de geoprocessamento. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.11, n.3,p.312-317, maio/jun.2007. 1 CD ROM Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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19. | | SILVA NETO, L. de F. da; INDA, A. V.; NASCIMENTO, P. C. do; GIASSON, E.; SCHMITT, C.; CURI, N. Characterization and classification of floodplain soils in the Porto Alegre metropolitan region, RS, Brazil. Ciência e Agrotecnologia, v. 39, n. 5, p. 423-434, set./out. 2015. Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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Registros recuperados : 27 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
06/02/2015 |
Data da última atualização: |
02/06/2017 |
Autoria: |
HOFIG, P.; GIASSON, E.; VENDRAME, P. R. S. |
Afiliação: |
PEDRO HOFIG; ELVIO GIASSON; PEDRO RODOLFO SIQUEIRA VENDRAME. |
Título: |
Mapeamento digital de solos com base na extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 12, p.958-966, dez. 2014. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Título em inglês: Digital soil mapping based on map extrapolation between physiographically similar areas. |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi testar metodologias de mapeamento digital de solos (MDS) e avaliar a possibilidade de extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. A área de referência para o treinamento do modelo localizou-se no Município de Sentinela do Sul, RS, e a extrapolação foi feita para o Município Cerro Grande do Sul, RS. Desenvolveram-se pelo MDS modelos com o uso de variáveis ambientais, como preditoras, e as classes de solos ? obtidas de um levantamento convencional na escala 1:50.000 ? como variáveis dependentes. Testou-se o uso combinado de dois modelos de árvore de decisão (AD), treinados em duas paisagens com diferentes classes de drenagem. Para Sentinela do Sul, a concordância dos mapas preditos com os produzidos pelo levantamento convencional foi avaliada por matrizes de erro. Como a importância dos erros de mapeamento é variável, criou-se uma matriz ponderada, para atribuir diferentes importâncias aos erros específicos de mapeamento entre as distintas unidades de mapeamento. A acurácia do mapa de Cerro Grande do Sul foi avaliada pela verdade de campo. A extrapolação dos mapas gera resultados satisfatórios, com acurácia maior do que 75%. O uso de modelos com duas AD separadas por paisagens homogêneas gera mapas extrapolados com maior acurácia, avaliada pela verdade de campo. |
Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Classe de drenagem; Levantamento de solo; Topodata. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/117486/1/Mapeamento-digital-de-solos.pdf
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Marc: |
LEADER 02090naa a2200205 a 4500 001 2008046 005 2017-06-02 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aHOFIG, P. 245 $aMapeamento digital de solos com base na extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. 260 $c2014 500 $aTítulo em inglês: Digital soil mapping based on map extrapolation between physiographically similar areas. 520 $aO objetivo deste trabalho foi testar metodologias de mapeamento digital de solos (MDS) e avaliar a possibilidade de extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. A área de referência para o treinamento do modelo localizou-se no Município de Sentinela do Sul, RS, e a extrapolação foi feita para o Município Cerro Grande do Sul, RS. Desenvolveram-se pelo MDS modelos com o uso de variáveis ambientais, como preditoras, e as classes de solos ? obtidas de um levantamento convencional na escala 1:50.000 ? como variáveis dependentes. Testou-se o uso combinado de dois modelos de árvore de decisão (AD), treinados em duas paisagens com diferentes classes de drenagem. Para Sentinela do Sul, a concordância dos mapas preditos com os produzidos pelo levantamento convencional foi avaliada por matrizes de erro. Como a importância dos erros de mapeamento é variável, criou-se uma matriz ponderada, para atribuir diferentes importâncias aos erros específicos de mapeamento entre as distintas unidades de mapeamento. A acurácia do mapa de Cerro Grande do Sul foi avaliada pela verdade de campo. A extrapolação dos mapas gera resultados satisfatórios, com acurácia maior do que 75%. O uso de modelos com duas AD separadas por paisagens homogêneas gera mapas extrapolados com maior acurácia, avaliada pela verdade de campo. 653 $aÁrvore de decisão 653 $aClasse de drenagem 653 $aLevantamento de solo 653 $aTopodata 700 1 $aGIASSON, E. 700 1 $aVENDRAME, P. R. S. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 49, n. 12, p.958-966, dez. 2014.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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