| |
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
|
Data corrente: |
29/11/2023 |
|
Data da última atualização: |
04/12/2023 |
|
Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
|
Autoria: |
SANTOS, P. A. dos. |
|
Afiliação: |
PRISCILLA AZEVEDO DOS SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO. |
|
Título: |
Mapeamento e modelagem digital da variabilidade tridimensional de atributos físico-hídricos dos solos da bacia do rio Guapi-Macacu - RJ, por estatística multivariada e algoritmos. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
2021. |
|
Páginas: |
156 f. |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
Dissertação (Mestrado em Modelagem e Evolução Geológica) - Instituto de Agronomia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica. Orientadora: Helena Saraiva Koenow Pinheiro, UFRRJ; Coorientador: Waldir de Carvalho Júnior, CNPS. |
|
Conteúdo: |
O conhecimento acerca dos atributos físico-hídricos dos solos é importante para estudos voltados a compreensão do regime hídrico e monitoramento do fluxo de água, principalmente em bacias hidrográficas, onde o conteúdo de água armazenado e disponibilizado afeta tanto as funções ambientais dos solos, quanto a biodiversidade e a sustentabilidade desse recurso natural. No Brasil, os bancos de dados de solos possuem poucas informações coletadas acerca de parâmetros hídricos dos solos tais como a velocidade de infiltração básica (vib) e a condutividade hidráulica saturada (Ksat), devido à não realização sistemática de testes de infiltração ao se executar os levantamentos pedométricos e a dificuldade de mensuração de tais parâmetros nas camadas mais profundas da pedosfera. Neste contexto, torna-se passível a estimativa da vib e da Ksat associando-se as propriedades granulométricas e físico-químicas dos solos coletadas em campo por meio de algoritmos para pedologia quantitativa (do inglês, Algorithms for Quantitative Pedology - AQP) e implementação de funções de pedotransferência usando análise regressiva multivariada e algoritmos de machine learning baseados em árvores, capazes de modelá-los vertical (em perfil) e espacialmente sob a área de estudo. Ainda, como forma de ampliar as informações sobre a área estudada e garantir uma modelagem mais fidedigna e robusta, é desejável associar parâmetros mensuráveis em campo e laboratório com demais informações relevantes que ajudem a análise de bacias hidrográficas compondo assim as variáveis de entrada nos modelos citados. Este estudo sugere a aplicação de variáveis oriundas de modelagem numérica do terreno, obtidas através de Modelo Digital de Elevação (MDE), e dados radiométricos, derivados aerogeofísica ambiental (aeromagnetometria e aerogamaespectrometria) e análise espectral sob índices relativos à vegetação, solo e água utilizando imagens do sensor Sentinel-2A (índices espectrais) por meio de Sensoriamento Remoto. Para a análise quantitativa dos dados e seleção de covariáveis dos modelos, foram abordados métodos estatístico-descritivo e multivariado, visando o entendimento interrelacional das variáveis preditoras e a redução de dimensionalidades e/ou multicolinearidade nas variáveis de entrada nos modelos. Pelos resultados obtidos, os modelos baseados em árvores (Random Forest – RF e Árvores de Regressão - AR) apresentaram melhor desempenho na modelagem dos atributos físico-hídricos frente ao modelo regressivo na estimativa das funções de pedotrasnferência. A abordagem multivariada usando os métodos de seleção e redução de dimensionalidade permitiram a escolha otimizada das variáveis de entrada na modelagem, eliminação de problemas de multicolinearidade dos dados e redução do conjunto de dados, obtendo diversificada resposta para as camadas de solos avaliadas. O estudo mostra o potencial de integração de dados topográficos, pedológicos e radiométricos e sua contribuição no mapeamento e modelagem digital de solos, visando a compreensão da variabilidade dos atributos físico-hídricos na bacia hidrográfica estudada. MenosO conhecimento acerca dos atributos físico-hídricos dos solos é importante para estudos voltados a compreensão do regime hídrico e monitoramento do fluxo de água, principalmente em bacias hidrográficas, onde o conteúdo de água armazenado e disponibilizado afeta tanto as funções ambientais dos solos, quanto a biodiversidade e a sustentabilidade desse recurso natural. No Brasil, os bancos de dados de solos possuem poucas informações coletadas acerca de parâmetros hídricos dos solos tais como a velocidade de infiltração básica (vib) e a condutividade hidráulica saturada (Ksat), devido à não realização sistemática de testes de infiltração ao se executar os levantamentos pedométricos e a dificuldade de mensuração de tais parâmetros nas camadas mais profundas da pedosfera. Neste contexto, torna-se passível a estimativa da vib e da Ksat associando-se as propriedades granulométricas e físico-químicas dos solos coletadas em campo por meio de algoritmos para pedologia quantitativa (do inglês, Algorithms for Quantitative Pedology - AQP) e implementação de funções de pedotransferência usando análise regressiva multivariada e algoritmos de machine learning baseados em árvores, capazes de modelá-los vertical (em perfil) e espacialmente sob a área de estudo. Ainda, como forma de ampliar as informações sobre a área estudada e garantir uma modelagem mais fidedigna e robusta, é desejável associar parâmetros mensuráveis em campo e laboratório com demais informações relevantes que ajudem a anál... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; AQP; Digital Mapping; Estatística Multivariada; Geoprocessamento; Hidropedologia; Hydropedology; Machine Learning; Multivariate Statistics. |
|
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
|
Thesaurus Nal: |
Remote sensing. |
|
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
|
Marc: |
LEADER 04303nam a2200265 a 4500
001 2158886
005 2023-12-04
008 2021 bl uuuu m 00u1 u #d
100 1 $aSANTOS, P. A. dos
245 $aMapeamento e modelagem digital da variabilidade tridimensional de atributos físico-hídricos dos solos da bacia do rio Guapi-Macacu - RJ, por estatística multivariada e algoritmos.$h[electronic resource]
260 $a2021.$c2021
300 $a156 f.
500 $aDissertação (Mestrado em Modelagem e Evolução Geológica) - Instituto de Agronomia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica. Orientadora: Helena Saraiva Koenow Pinheiro, UFRRJ; Coorientador: Waldir de Carvalho Júnior, CNPS.
520 $aO conhecimento acerca dos atributos físico-hídricos dos solos é importante para estudos voltados a compreensão do regime hídrico e monitoramento do fluxo de água, principalmente em bacias hidrográficas, onde o conteúdo de água armazenado e disponibilizado afeta tanto as funções ambientais dos solos, quanto a biodiversidade e a sustentabilidade desse recurso natural. No Brasil, os bancos de dados de solos possuem poucas informações coletadas acerca de parâmetros hídricos dos solos tais como a velocidade de infiltração básica (vib) e a condutividade hidráulica saturada (Ksat), devido à não realização sistemática de testes de infiltração ao se executar os levantamentos pedométricos e a dificuldade de mensuração de tais parâmetros nas camadas mais profundas da pedosfera. Neste contexto, torna-se passível a estimativa da vib e da Ksat associando-se as propriedades granulométricas e físico-químicas dos solos coletadas em campo por meio de algoritmos para pedologia quantitativa (do inglês, Algorithms for Quantitative Pedology - AQP) e implementação de funções de pedotransferência usando análise regressiva multivariada e algoritmos de machine learning baseados em árvores, capazes de modelá-los vertical (em perfil) e espacialmente sob a área de estudo. Ainda, como forma de ampliar as informações sobre a área estudada e garantir uma modelagem mais fidedigna e robusta, é desejável associar parâmetros mensuráveis em campo e laboratório com demais informações relevantes que ajudem a análise de bacias hidrográficas compondo assim as variáveis de entrada nos modelos citados. Este estudo sugere a aplicação de variáveis oriundas de modelagem numérica do terreno, obtidas através de Modelo Digital de Elevação (MDE), e dados radiométricos, derivados aerogeofísica ambiental (aeromagnetometria e aerogamaespectrometria) e análise espectral sob índices relativos à vegetação, solo e água utilizando imagens do sensor Sentinel-2A (índices espectrais) por meio de Sensoriamento Remoto. Para a análise quantitativa dos dados e seleção de covariáveis dos modelos, foram abordados métodos estatístico-descritivo e multivariado, visando o entendimento interrelacional das variáveis preditoras e a redução de dimensionalidades e/ou multicolinearidade nas variáveis de entrada nos modelos. Pelos resultados obtidos, os modelos baseados em árvores (Random Forest – RF e Árvores de Regressão - AR) apresentaram melhor desempenho na modelagem dos atributos físico-hídricos frente ao modelo regressivo na estimativa das funções de pedotrasnferência. A abordagem multivariada usando os métodos de seleção e redução de dimensionalidade permitiram a escolha otimizada das variáveis de entrada na modelagem, eliminação de problemas de multicolinearidade dos dados e redução do conjunto de dados, obtendo diversificada resposta para as camadas de solos avaliadas. O estudo mostra o potencial de integração de dados topográficos, pedológicos e radiométricos e sua contribuição no mapeamento e modelagem digital de solos, visando a compreensão da variabilidade dos atributos físico-hídricos na bacia hidrográfica estudada.
650 $aRemote sensing
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aAprendizado de máquina
653 $aAQP
653 $aDigital Mapping
653 $aEstatística Multivariada
653 $aGeoprocessamento
653 $aHidropedologia
653 $aHydropedology
653 $aMachine Learning
653 $aMultivariate Statistics
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Registros recuperados : 7 | |
| 2. |  | ZONOVELLI, B.; BORGES, C. C. H.; ARBEX, W. A.; OLIVEIRA, F. C. de; RIBEIRO, I. M. Regressão com máquinas de vetores suporte e seleção de atributos via algoritmo genético aplicada em seleção genômica. Revista Sodebras, v. 11, n. 129, set. 2016. Edição do 35º International Sodebras Congress, Foz do Iguaçu, 2016.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
|    |
| 5. | | RIBEIRO, I. M.; GADIOLI, J. L.; NICK, J. A.; GAMA, M. A. P.; MELEM JUNIOR, N. J.; TRAVAGLINI JUNIOR, N. Amostragem de solo em soqueira de cana-de-açúcar. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 2., 1997, Taubaté. Anais... Taubaté: UNITAU, 1997. p. 21-22.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amapá. |
| |
| 6. | | CURADO, F. F.; SEGUNDO, W. T. B.; SANTOS, B. A. C.; SOUZA JUNIOR, I. P.; OLIVEIRA, L. C. L. de; RIBEIRO, I. M. Gestão participativa para o desenvolvimento sustentável da comunidade Ilha Mem de Sá, Itaporanga D'Ajuda, Sergipe. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROECOLOGIA, 6.; CONGRESSO LATINO AMERICANO DE AGROECOLOGIA, 2., 2009, Curitiba. Agricultura familiar e camponesa experiências passadas e presentes construindo um futuro sustentável: anais. Curitiba: ABA: SOCLA, 2009. p. 2367| Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
| |
| 7. | | CURADO, F. F.; SEGUNDO, W. T. B.; RIBEIRO, I. M. R.; LIMA, L. C.; SANTOS, B. A. C.; SOUSA JUNIOR, I. P. de; SANTOS, A. da S. dos; RODRIGUES, R. F. de A. Diagnóstico preliminar para a gestão participativa da comunidade Ilha Mem de Sá, Itaporanga D'Ajuda, Sergipe. Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
| |
| Registros recuperados : 7 | |
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
