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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
11/01/2023 |
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Data da última atualização: |
26/01/2024 |
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Autoria: |
CARVALHO, M. C.; GOMIDE, L. R.; SCOLFORO, J. R. S.; PÁSCOA, K. J. V. da; ARAÚJO, L. A.; LOPES, I. L. e. |
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Afiliação: |
MÔNICA CANAAN CARVALHO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; LUCAS REZENDE GOMIDE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; JOSÉ ROBERTO SOARES SCOLFORO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; KALILL JOSÉ VIANA DA PÁSCOA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; LAÍS ALMEIDA ARAÚJO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; ISÁIRA LEITE E LOPES, EUCATEX S. A. |
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Título: |
Data mining applied to feature selection methods for aboveground carbon stock modelling. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 57, e03015, 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2022.v57.03015 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Mineração de dados aplicada a métodos de seleção de variáveis para a modelagem de estoque de carbono acima do solo. |
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Conteúdo: |
ABSTRACT - The objective of this work was to apply the random forest (RF) algorithm to the modelling of the aboveground carbon (AGC) stock of a tropical forest by testing three feature selection procedures - recursive removal and the uniobjective and multiobjective genetic algorithms (GAs). The used database covered 1,007 plots sampled in the Rio Grande watershed, in the state of Minas Gerais state, Brazil, and 114 environmental variables (climatic, edaphic, geographic, terrain, and spectral). The best feature selection strategy - RF with multiobjective GA - reaches the minor root-square error of 17.75 Mg ha-¹ with only four spectral variables - normalized difference moisture index, normalized burn ratio 2 correlation texture, treecover, and latent heat flux -, which represents a reduction of 96.5% in the size of the database. Feature selection strategies assist in obtaining a better RF performance, by improving the accuracy and reducing the volume of the data. Although the recursive removal and multiobjective GA showed a similar performance as feature selection strategies, the latter presents the smallest subset of variables, with the highest accuracy. The findings of this study highlight the importance of using near infrared, short wavelengths, and derived vegetation indices for the remote-sense-based estimation of AGC. The MODIS products show a significant relationship with the AGC stock and should be further explored by the scientific community for the modelling of this stock. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi aplicar o algoritmo "random forest" (RF) à modelagem do estoque de carbono acima do solo (CAS) de uma floresta tropical, por meio da testagem de três procedimentos de seleção de variáveis: remoção recursiva e algoritmos genéticos (AGs) uniobjetivo e multiobjetivo. Os dados utilizados abrangeram 1.007 parcelas amostradas na bacia hidrográfica do Rio Grande, no estado de Minas Gerais, Brasil, e 114 variáveis ambientais (climáticas, edáficas, geográficas, de terreno e espectrais). A melhor estratégia de seleção de variáveis - a RF com AG multiobjetivo - chega ao menor erro quadrático de 17,75 Mg ha-¹ com apenas quatro variáveis espectrais - índice de umidade por diferença normalizada, textura de correlação do índice de queimada por razão normalizada 2, cobertura arbórea e fluxo de calor latente -, o que representa redução de 96,5% no tamanho do banco de dados. As estratégias de seleção de variáveis ajudam a obter melhor desempenho da RF, ao melhorar a acurácia e reduzir o volume dos dados. Embora a remoção recursiva e o AG multiobjetivo mostrem desempenho semelhante como estratégias de seleção de variáveis, esta último apresenta menor subconjunto de variáveis, com maior precisão. As descobertas deste trabalho destacam a importância do uso de infravermelho próximo, comprimentos de onda curtos e índices de vegetação derivados para a estimativa de CAS baseada em sensoriamento remoto. Os produtos MODIS mostram relação significativa com o estoque de CAS e precisam ser melhor explorados pela comunidade científica para a modelagem deste estoque. MenosABSTRACT - The objective of this work was to apply the random forest (RF) algorithm to the modelling of the aboveground carbon (AGC) stock of a tropical forest by testing three feature selection procedures - recursive removal and the uniobjective and multiobjective genetic algorithms (GAs). The used database covered 1,007 plots sampled in the Rio Grande watershed, in the state of Minas Gerais state, Brazil, and 114 environmental variables (climatic, edaphic, geographic, terrain, and spectral). The best feature selection strategy - RF with multiobjective GA - reaches the minor root-square error of 17.75 Mg ha-¹ with only four spectral variables - normalized difference moisture index, normalized burn ratio 2 correlation texture, treecover, and latent heat flux -, which represents a reduction of 96.5% in the size of the database. Feature selection strategies assist in obtaining a better RF performance, by improving the accuracy and reducing the volume of the data. Although the recursive removal and multiobjective GA showed a similar performance as feature selection strategies, the latter presents the smallest subset of variables, with the highest accuracy. The findings of this study highlight the importance of using near infrared, short wavelengths, and derived vegetation indices for the remote-sense-based estimation of AGC. The MODIS products show a significant relationship with the AGC stock and should be further explored by the scientific community for the modelling of this ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Algoritmo genético. |
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Thesagro: |
Carbono; Floresta Tropical; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Carbon; Forest management; Remote sensing; Tropical forests. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150893/1/Data-mining-applied-feature-2022.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos; Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
06/02/2018 |
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Data da última atualização: |
18/03/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
RALISCH, R.; DEBIASI, H.; FRANCHINI, J. C.; TOMAZI, M.; HERNANI, L. C.; MELO, A. da S.; SANTI, A.; MARTINS, A. L. da S.; DE BONA, F. D. |
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Afiliação: |
RICARDO RALISCH, UEL; HENRIQUE DEBIASI, CNPSO; JULIO CEZAR FRANCHINI DOS SANTOS, CNPSO; MICHELY TOMAZI, CPAO; LUIS CARLOS HERNANI, CNPS; ADOILDO DA SILVA MELO, CNPS; ANDERSON SANTI, CNPT; ALBA LEONOR DA SILVA MARTINS, CNPS; FABIANO DANIEL DE BONA, CNPT. |
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Título: |
Diagnóstico rápido da estrutura do solo (DRES). |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: TEIXEIRA, P. C.; DONAGEMMA, G. K.; FONTANA, A.; TEIXEIRA, W. G. (Ed.). Manual de métodos de análise de solo. 3. ed. rev. e ampl. Brasília, DF: Embrapa, 2017. pt. 1, cap. 19, p. 184-197. |
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Páginas: |
184-197. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A estrutura do solo é a forma como as partículas minerais (areia, silte e argila) e orgânicas do solo estão organizadas no espaço (Dexter, 1988). A estrutura também se refere ao padrão de arranjo das partículas primárias em unidades estruturais, os agregados, os quais são separados entre si por superfícies de fraqueza, ou apenas superpostos e sem conformação definida (Santos et al., 2013). A estrutura é um dos principais componentes da fertilidade do solo, refletindo, de forma imediata, os efeitos do manejo ao qual esse recurso é submetido. Avaliada nas camadas superficiais, proporciona indicações sobre a interação soloatmosfera. Métodos visuais objetivos e reprodutíveis de diagnóstico da qualidade estrutural do solo com base em medições de campo têm sido desenvolvidos e variam, desde facilmente compreensíveis, às mais complexas avaliações. Diagnosticando as relações de causa e efeito, possibilitam a identificação e definição de estratégias a serem adotadas em um sistema de produção agropecuário para melhoria da qualidade estrutural e, portanto, da fertilidade do solo. O manejo conservacionista, por exemplo, visa preservar e/ou, na medida do possível, melhorar a estrutura natural do solo. Considerando a complexidade de outros métodos e a necessidade de adaptação às condições tropicais e subtropicais, e com base em Guimarães et al. (2011) e Tavares Filho et al. (1999), foi desenvolvido o Diagnóstico Rápido da Estrutura do Solo (DRES), um método de campo para avaliar visualmente a qualidade estrutural do solo em amostras superficiais (25 cm de profundidade), com mínima intervenção no local e de fácil entendimento e adoção pelos usuários. MenosA estrutura do solo é a forma como as partículas minerais (areia, silte e argila) e orgânicas do solo estão organizadas no espaço (Dexter, 1988). A estrutura também se refere ao padrão de arranjo das partículas primárias em unidades estruturais, os agregados, os quais são separados entre si por superfícies de fraqueza, ou apenas superpostos e sem conformação definida (Santos et al., 2013). A estrutura é um dos principais componentes da fertilidade do solo, refletindo, de forma imediata, os efeitos do manejo ao qual esse recurso é submetido. Avaliada nas camadas superficiais, proporciona indicações sobre a interação soloatmosfera. Métodos visuais objetivos e reprodutíveis de diagnóstico da qualidade estrutural do solo com base em medições de campo têm sido desenvolvidos e variam, desde facilmente compreensíveis, às mais complexas avaliações. Diagnosticando as relações de causa e efeito, possibilitam a identificação e definição de estratégias a serem adotadas em um sistema de produção agropecuário para melhoria da qualidade estrutural e, portanto, da fertilidade do solo. O manejo conservacionista, por exemplo, visa preservar e/ou, na medida do possível, melhorar a estrutura natural do solo. Considerando a complexidade de outros métodos e a necessidade de adaptação às condições tropicais e subtropicais, e com base em Guimarães et al. (2011) e Tavares Filho et al. (1999), foi desenvolvido o Diagnóstico Rápido da Estrutura do Solo (DRES), um método de campo para avaliar visualmen... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
DRES. |
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Thesagro: |
Estrutura do solo; Fertilidade do solo. |
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Thesaurus NAL: |
Soil fertility; Soil structure. |
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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/194450/1/Pt-1-Cap-19-DRES.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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