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| Registros recuperados : 40 | |
| 4. |  | RODRIGUES, N. B.; SILVA, J. C. L. da; PINHEIRO, H. S. K.; CARVALHO JUNIOR, W. de. Digital mapping of Fe2O3, Nb and TiO2 contents in Morro dos Seis Lagos (AM). In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 23.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 38., 2023, Florianópolis. Anais [...]. Florianópolis: Epagri, 2023. p. 104. Ref. ID 1073.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 8. | | BASTOS, B. P.; PINHEIRO, H. S. K; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos; FERREIRA, F. J. F. Clustering airborne gamma-ray spectrometry data in Nova Friburgo, State of Rio de Janeiro, southeastern Brazil. Journal of Applied Geophysics, v. 209, 104900, Feb. 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 10. | | PINHEIRO, H. S. K.; OWENS, P. R.; CHAGAS, C. S.; CARVALHO JUNIOR, W.; ANJOS, L. H. C. Applying artificial neural networks utilizing geomorphons to predict soil classes in a brazilian watershed. In: ZHANG, G.-L.; BRUS, D.; LIU, F.; SONG, X.-D.; LAGACHERIE, P. (Ed.). Digital soil mapping across paradigms, scales and boundaries. New York: Springer, 2016. cap. 8, p. 89-102.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 11. | | PINHEIRO, H. S. K.; BARBOSA, A. M.; ANJOS, L. H. C. dos; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S. Avaliação de diferentes fontes de dados na obtenção do modelo digital de elevação para mapeamento digital dos solos da bacia hidrográfica do Rio Guapi-Macacu, RJ. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais [...]. São José dos Campos: INPE, 2011. p. 9136-9143.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 12. | | CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; MUSELLI, A.; PINHEIRO, H. S. K.; PEREIRA, N. R.; BHERING, S. B. Método do hipercubo latino condicionado para a amostragem de solos na presença de covariáveis ambientais visando o mapeamento digital de solos. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 38, n. 2, p. 386-396, mar./abr. 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 13. | | SANTOS, P. A.; PINHEIRO, H. S. K.; CARVALHO JUNIOR, W. de; PEREIRA, N. R.; BHERING, S. B.; SILVA, I. L. Modeling soils physical-hydric attributes through algorithms for quantitative pedology in Guapi-Macacu watershed, RJ. In: PEDOMETRICS BRAZIL, 2., 2021, Rio de Janeiro. Annals [...]. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2022. Não paginado. Evento online.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 15. | | PINHEIRO, H. S. K.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos. Modelos de elevação para obtenção de atributos topográficos utilizados em mapeamento digital de solos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 9, p. 1384-1394, set. 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 16. | | PINHEIRO, H. S. K; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos. Ferramentas de pedometria para caracterização da composição granulométrica de perfis de solos hidromórficos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 9, p. 1326-1338, set. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 17. | | BARBOSA, A. M.; PINHEIRO, H. S. K.; ANJOS, L. H. C. dos; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S. Determinação de pontos amostrais através de atributos do terreno para mapeamento digital dos solos da bacia hidrográfica do Rio Guapi-Macacu, RJ. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba, PR. Anais... Curitiba: INPE, 2011. 1690p. 8 p.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 18. | | PINHEIRO, H. S. K.; BARBOSA, A. M.; ANJOS, L. H. C. dos; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de. Efeitos da resolução espacial em modelos digitais de elevação oriundos de interpolação de dados no mapeamento digital de solos da bacia do rio Guapi-Macacu, RJ. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. [Uberlândia]: SBCS: UFU, ICIAG, 2011. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 40 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
12/12/2022 |
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Data da última atualização: |
12/12/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
BASTOS, B. P.; PINHEIRO, H. S. K; CARVALHO JUNIOR, W. de; ANJOS, L. H. C. dos; FERREIRA, F. J. F. |
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Afiliação: |
BLENDA PEREIRA BASTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; LÚCIA HELENA CUNHA DOS ANJOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; FRANCISCO JOSÉ FONSECA FERREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ. |
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Título: |
Clustering airborne gamma-ray spectrometry data in Nova Friburgo, State of Rio de Janeiro, southeastern Brazil. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Applied Geophysics, v. 209, 104900, Feb. 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2022.104900 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The goal of this study was to test different image clustering techniques, using airborne gamma-ray spectrometry data to optimize the interpretation of areas with similar properties in large scale. The methodology applied was based on the comparison of two techniques of data-driven classification (K-means and Gaussian Mixture Models) and a technique of knowledge-driven classification (Simplified RGB) to discriminate domains from the primary variables potassium (K), uranium (eU), and thorium (eTh) obtained from airborne gamma-ray spectrometry surveys. The performance of these three methods was evaluated through pre-processing techniques and post-processing including the best number of clusters/classes, visual interpretation, internal validation, and boxplot analysis. The clustering performance was considered satisfactory through the visual interpretation and comparison with the geological map and the DEM, for all three methods. For a quantitative analysis, the simplest model of unsupervised clustering Gaussian Mixture Models prevailed. |
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Palavras-Chave: |
Data-driven classification; Gamma-ray spectrometry; Geological mapping; Knowledge-driven classification. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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