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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
09/06/2025 |
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Data da última atualização: |
09/06/2025 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GUEDES, W. N.; BABOS, D. V.; FREITAS, V. S.; NEIVA, D. K.; SOUZA. D.; MARTIN NETO, L.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. |
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Afiliação: |
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LADISLAU MARTIN NETO, CNPDIA; DEBORA MARCONDES BASTOS PEREIRA, CNPDIA; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA. |
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Título: |
Robust Soil Total Carbon Prediction Using LIBS: Integrating Expert Knowledge with Machine Learning and External Dataset Evaluation. |
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Ano de publicação: |
2025 |
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Fonte/Imprenta: |
Atomic Spectroscopy, v. 46, n. 2, 2025. |
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Páginas: |
141–149 |
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DOI: |
www.at-spectrosc.com/as/article/pdf/2025018 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Accurate quantification of total soil carbon (C) is challenging because of the complex composition of soil samples, which include varying levels of organic matter, oxides of Al and Fe, and diverse soil textures. These factors introduce variability and spectral interference, which hinder the measurement accuracy. In laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), the key C emission lines often overlap with those of Al and Fe, complicating the development of reliable calibration models. This study presents a comprehensive machine learning approach for total C quantification using LIBS data. It integrates emission lines identified through the SHapley Additive exPlanations (SHAP) algorithm and literature insights with spectral preprocessing techniques such as baseline correction, peak fitting, and peak area calculations. Although the SHAP algorithm effectively identified crucial emission lines, expert knowledge was vital in refining variable selection and excluding irrelevant data. Two datasets were utilized: one containing 1019 Brazilian soil samples representing various soil types and textures, and another containing 387 samples collected later that served as an external test set. The first dataset was divided into 713 samples for model training and 306 samples for validation. The external test set was used to evaluate the reproducibility and stability of the model. The integration of expert knowledge and machine learning produced a highly efficient model that reduced the number of variables without compromising accuracy. Among the tested algorithms, the Extra Trees regression model excelled, achieving R² values of 0.74, 0.74, and 0.72 for the training, validation, and external test sets, respectively, with root mean square error values of 5.1, 5.1, and 5.0 g kg⁻¹ of total C. This approach outperformed previous machine learning models in terms of accuracy and adaptability, demonstrating its potential applicability beyond soil analysis. This study highlights a pathway for creating robust predictive models across various domains by combining machine learning, spectral processing, and expert insights. MenosAccurate quantification of total soil carbon (C) is challenging because of the complex composition of soil samples, which include varying levels of organic matter, oxides of Al and Fe, and diverse soil textures. These factors introduce variability and spectral interference, which hinder the measurement accuracy. In laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), the key C emission lines often overlap with those of Al and Fe, complicating the development of reliable calibration models. This study presents a comprehensive machine learning approach for total C quantification using LIBS data. It integrates emission lines identified through the SHapley Additive exPlanations (SHAP) algorithm and literature insights with spectral preprocessing techniques such as baseline correction, peak fitting, and peak area calculations. Although the SHAP algorithm effectively identified crucial emission lines, expert knowledge was vital in refining variable selection and excluding irrelevant data. Two datasets were utilized: one containing 1019 Brazilian soil samples representing various soil types and textures, and another containing 387 samples collected later that served as an external test set. The first dataset was divided into 713 samples for model training and 306 samples for validation. The external test set was used to evaluate the reproducibility and stability of the model. The integration of expert knowledge and machine learning produced a highly efficient model that reduced the number ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
C sequestration; Global carbon credit; Soil carbon. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aAccurate quantification of total soil carbon (C) is challenging because of the complex composition of soil samples, which include varying levels of organic matter, oxides of Al and Fe, and diverse soil textures. These factors introduce variability and spectral interference, which hinder the measurement accuracy. In laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), the key C emission lines often overlap with those of Al and Fe, complicating the development of reliable calibration models. This study presents a comprehensive machine learning approach for total C quantification using LIBS data. It integrates emission lines identified through the SHapley Additive exPlanations (SHAP) algorithm and literature insights with spectral preprocessing techniques such as baseline correction, peak fitting, and peak area calculations. Although the SHAP algorithm effectively identified crucial emission lines, expert knowledge was vital in refining variable selection and excluding irrelevant data. Two datasets were utilized: one containing 1019 Brazilian soil samples representing various soil types and textures, and another containing 387 samples collected later that served as an external test set. The first dataset was divided into 713 samples for model training and 306 samples for validation. The external test set was used to evaluate the reproducibility and stability of the model. The integration of expert knowledge and machine learning produced a highly efficient model that reduced the number of variables without compromising accuracy. Among the tested algorithms, the Extra Trees regression model excelled, achieving R² values of 0.74, 0.74, and 0.72 for the training, validation, and external test sets, respectively, with root mean square error values of 5.1, 5.1, and 5.0 g kg⁻¹ of total C. This approach outperformed previous machine learning models in terms of accuracy and adaptability, demonstrating its potential applicability beyond soil analysis. This study highlights a pathway for creating robust predictive models across various domains by combining machine learning, spectral processing, and expert insights.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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| Registros recuperados : 18 | |
| 3. |  | SILVA, J. D. L. da; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; MENEZES JUNIOR, J. A. de; SOUSA, S. E. L. de. Estimativa de correlação genética entre caracteres de feijão-caupi do tipo fradinho. In: CONGRESSO NACIONAL DE FEIJÃO-CAUPI, 4., 2016, Sorriso, MT. Feijão-caupi: avanços e desafios tecnológicos e de mercado: resumos. Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 168. Na publicação: Kaesel Jackson Damasceno-Silva.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 5. | | SOUSA, M. B. e; PIRES, C. de J.; SILVA, J. D. L. da; CARVALHO, L. C. B.; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M. Divergência genética em genótipos de feijão-caupi de porte semi-ereto e ereto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 6., 2011, Búzios. Panorama atual e perspectivas do melhoramento de plantas no Brasil. [Búzios]: SBMP, 2011. 4 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 6. | | SILVA, J. D. L. da; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; MENEZES JUNIOR, J. A. de; RIBEIRO, V. Q. Seleção simultânea para desenvolvimento de linhagens de feijão-caupi de porte ereto e do tipo fradinho. In: CONGRESSO NACIONAL DE FEIJÃO-CAUPI, 4., 2016, Sorriso, MT. Feijão-caupi: avanços e desafios tecnológicos e de mercado: resumos. Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 196. Na publicação: Kaesel Jackson Damasceno-Silva.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 7. | | SILVA, J. D. L. da; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; MENEZES JUNIOR, J. A. de; RIBEIRO, V. Q. Selection for the development of black eye cowpea lines. Revista Caatinga, Mossoró, v. 31, n. 1, p. 72-79, jan./mar. 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 8. | | TORRES, M. H. R. M.; SOUSA, C. C. de; SILVA, J. D. L. da; PIRES, C. de J.; SOUSA, M. S. e; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M. Análise de componentes principais entre os caracteres quantitativos de linhagens de feijão-caupi subclasse comercial fradinho. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2012, Belém, PA. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2012. 4 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 9. | | CARVALHO, L. C. B.; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; FRANCO, L. J. D.; SILVA, L. R. A. da; CARVALHO, J. dos S.; SOUSA, C. M. B. de; SILVA, J. D. L. da. Avaliação de populações biofortificadas em feijão-caupi por meio de cruzamentos dialélicos. In: REUNIÃO DE BIOFORTIFICAÇÃO NO BRASIL, 4., 2011. Teresina. Palestras e resumos...Rio de Janeiro: Embrapa Agroindústria de Alimentos; Teresina: Embrapa Meio-Norte, 2011. 5 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 10. | | SILVA, J. D. L. da; SILVA, B. B. da; SOUSA, C. M. B. de; PIRES, C. de J.; SOUSA, M. B. e; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M. Estimativas de parâmetros genéticos de linhagens de feijão-caupi da subclasse comercial fradinho. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 6., 2011, Búzios. Panorama atual e perspectivas do melhoramento de plantas no Brasil: [anais]. Búzios: SBMP, 2011. 3 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 11. | | TORRES, M H. R. M.; SOUSA, C. C. de; SILVA, J. D. L. da; LIMA, L. R. L.; SOUSA, C. M. B. de; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M. Estudo da variabilidade genética entre linhagens de feijão-caupi subclasse comercial fradinho a partir de dados qualitativos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2012, Belém, PA. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2012. 4 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 12. | | CARVALHO, L. C. B.; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; SOUSA, M. B. de; PIRES, C. de J.; SOUSA, C. M. B. de; SILVA, J. D. L. da. Potencial produtivo de populações segregantes de feijão-caupi obtidas por meio de cruzamentos dialélicos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 6., 2011, Búzios. Panorama atual e perspectivas do melhoramento de plantas no Brasil. [Búzios]: SBMP, 2011. 4 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 13. | | PIRES, C. de J.; SOUSA, M. B. e; SILVA, J. D. L. da; SOUSA, C. M. B. de; LOPES, A. C. de A.; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; NEVES, A. C. das. Divergência genética entre acessos de feijão-caupi pertencentes ao banco ativo de germoplasma da Embrapa Meio-Norte. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2012, Belém, PA. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2012. 5 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 14. | | SOUSA, M. B. e; PIRES, C. de J.; SILVA, J. D. L. da; LIMA, L. R. L.; LOPES, A. C. de A.; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; NEVES, A. C. das. Divergência genética entre genótipos elite de feijão-caupi a partir de análises multivariadas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2012, Belém, PA. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2012. 5 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 15. | | SILVA, J. D. L. da; TORRES, M H. R. M.; LIMA, L. R. L.; GOMES, R. L. F.; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; NEVES, A. C. das. Divergência genética entre linhagens de feijão-caupi subclasse comercial fradinho. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2012, Belém, PA. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2012. 5 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 16. | | MOURA, J. de O.; ROCHA, M. de M.; GOMES, R. L. F.; SILVA, K. J. D. e; FREIRE FILHO, F. R.; FRANCO, L. J. D.; SILVA, J. D. L. da; TORRES, M. H. R. M. Efeito materno na expressão dos teores de proteína, ferro e zinco no grão de feijão-caupi. In: REUNIÃO DE BIOFORTIFICAÇÃO NO BRASIL, 4., 2011. Teresina. Palestras e resumos...Rio de Janeiro: Embrapa Agroindústria de Alimentos; Teresina: Embrapa Meio-Norte, 2011. 5 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 17. | | SILVA, K. J. D. e; CARVALHO, L. C. B.; ROCHA, M. de M.; SOUSA, M. B. de; PIRES, C. de J.; SOUSA, C. M. B. de; SILVA, J. D. L. da. Correlações fenotípicas em populações F2 para caracteres relacionados à produtividade em feijão-caupi. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 6., 2011, Búzios. Panorama atual e perspectivas do melhoramento de plantas no Brasil. [Búzios]: SBMP, 2011. 3 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 18. | | SILVA, J. D. L. da; TORRES, M. H. R. M.; SOUSA, M. B. E; PIRES, C. de J.; GOMES, R. L. F.; SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; NEVES, A. C. das. Uso dos descritores qualitativos para a estimativa da divergência genética entre linhagens de feijão-caupi subclasse comercial fradinho. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2012, Belém, PA. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2012. 5 p. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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