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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
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
07/10/2019 |
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Data da última atualização: |
07/10/2019 |
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Autoria: |
COSTA, J. J. F.; GIASSON, E.; SILVA, E. B. da; CAMPOS, A. R.; MACHADO, I. R.; BONFATTI, B. R.; BACIC, I. L. Z. |
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Afiliação: |
José Janderson Ferreira Costa, Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS/Faculdade de Agronomia/Departamento de Solos; Elvio Giasson, Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS/Faculdade de Agronomia/Departamento de Solos; Elisângela Benedet da Silva, Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina - EMPASC/Centro de Informações de Recursos Ambientais e de Hidrometeorologia de Santa Catarina; Alcinei Ribeiro Campos, Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS/Faculdade de Agronomia/Departamento de Solos; Israel Rosa Machado, Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS/Faculdade de Agronomia/Departamento de Solos; Benito Roberto Bonfatti, Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS/Faculdade de Agronomia/Departamento de Solos; Ivan Luiz Zilli Bacic, Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina - EMPASC/Centro de Informações de Recursos Ambientais e de Hidrometeorologia de Santa Catarina. |
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Título: |
Individualization of soil classes by disaggregation of physiographic map polygons. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 54, e00290, 2019. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em português: Individualização de classes de solos por desagregação de polígonos de mapa fisiográfico. |
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Conteúdo: |
The objective of this work was to disaggregate the polygons of physiographic map units in order to individualize the soil classes in each one, representing them as simple soil map units and generating a more detailed soil map than the original one, making these data more useful for future reference. A physiographic map, on a 1:25,000 scale, of the Tarumãzinho watershed, located in the municipality of Águas Frias, in the state of Santa Catarina, Brazil, was used. For disaggregation, three geomorphometric parameters were applied: slope and landforms, both derived from the digital terrain model; and an elevation map. The boundaries of the physiographic units and the elevation, slope, and landform maps were subjected to cross tabulation to identify the existing combinations between the soil classes of each physiographic unit. Based on these combinations, rules were established to select typical areas of occurrence of each soil type in order to train a decision tree model to predict the occurrence of soil classes. The model was trained using the Weka software and was validated with a set of georeferenced soil profiles. Disaggregation enables the individualization and spatialization of soil classes and is useful in producing detailed soil maps. |
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Palavras-Chave: |
Decision trees; Digital soil mapping; Pedology; Soil class prediction. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/202627/1/Individualization-of-soil-classes.pdf
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Marc: |
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520 $aThe objective of this work was to disaggregate the polygons of physiographic map units in order to individualize the soil classes in each one, representing them as simple soil map units and generating a more detailed soil map than the original one, making these data more useful for future reference. A physiographic map, on a 1:25,000 scale, of the Tarumãzinho watershed, located in the municipality of Águas Frias, in the state of Santa Catarina, Brazil, was used. For disaggregation, three geomorphometric parameters were applied: slope and landforms, both derived from the digital terrain model; and an elevation map. The boundaries of the physiographic units and the elevation, slope, and landform maps were subjected to cross tabulation to identify the existing combinations between the soil classes of each physiographic unit. Based on these combinations, rules were established to select typical areas of occurrence of each soil type in order to train a decision tree model to predict the occurrence of soil classes. The model was trained using the Weka software and was validated with a set of georeferenced soil profiles. Disaggregation enables the individualization and spatialization of soil classes and is useful in producing detailed soil maps.
653 $aDecision trees
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773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira$gv. 54, e00290, 2019.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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