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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
30/12/2014 |
Data da última atualização: |
08/11/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
CALDERANO FILHO, B.; POLIVANOV, H.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; BARROSO, E. V.; GUERRA, A. J. T.; CALDERANO, S. B. |
Afiliação: |
BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS; HELENA POLIVANOV, UFRJ; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; EMÍLIO VELLOSO BARROSO, UFRJ; ANTÔNIO JOSÉ TEIXEIRA GUERRA, UFRJ; SEBASTIAO BARREIROS CALDERANO, CNPS. |
Título: |
Artificial neural networks applied for soil class prediction in mountainous landscape of the Serra do Mar. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 38, n. 6, p. 1681-1693, 2014. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832014000600003 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
A informação de solo é necessária para o gerenciamento do ambiente agrícola. O objetivo deste trabalho foi aplicar redes neurais artificiais (RNAs) para a predição de classes de solos, utilizando como fonte de dados produtos de sensores remotos orbitais, atributos do terreno derivados de um modelo digital de elevação e informação da geologia local, visando avaliar a utilização dessa abordagem no mapeamento digital de solos, em área com elevado grau de diversidade litológica na Serra do Mar. O simulador de redes neurais utilizado foi o JavaNNS e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Para a predição das classes de solos, testaram-se diferentes combinações entre as variáveis discriminantes selecionadas: elevação, declividade, aspecto, curvatura, plano de curvatura, perfil de curvatura, índice topográfico, radiação solar, fator topográfico LS, informações da geologia local e índices minerais de argila, óxidos de ferro e vegetação por diferença normalizada (NDVI), derivados de uma imagem do sensor ETM+ do LANDSAT 7. Dos conjuntos testados, os melhores resultados foram obtidos com todas as variáveis discriminantes associadas às informações de geologia, alcançando exatidão global entre 93,2 e 95,6 % e índice Kappa entre 0,924 e 0,951 (conjunto 13). Excluindo a variável perfil de curvatura (conjunto 12), a exatidão global alcançada oscilou entre 93,9 e 95,4 % e o Kappa entre 0,932 e 0,948. Os mapas inferidos pelo classificador por redes neurais evidenciaram coerência e semelhança com o mapa de solos convencional, produzido para área de estudo, apresentando porém, mais detalhes espaciais. Os resultados apresentaram o potencial de utilização de RNAs na predição de classes de solos de áreas montanhosas com diversidade litológica. MenosA informação de solo é necessária para o gerenciamento do ambiente agrícola. O objetivo deste trabalho foi aplicar redes neurais artificiais (RNAs) para a predição de classes de solos, utilizando como fonte de dados produtos de sensores remotos orbitais, atributos do terreno derivados de um modelo digital de elevação e informação da geologia local, visando avaliar a utilização dessa abordagem no mapeamento digital de solos, em área com elevado grau de diversidade litológica na Serra do Mar. O simulador de redes neurais utilizado foi o JavaNNS e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Para a predição das classes de solos, testaram-se diferentes combinações entre as variáveis discriminantes selecionadas: elevação, declividade, aspecto, curvatura, plano de curvatura, perfil de curvatura, índice topográfico, radiação solar, fator topográfico LS, informações da geologia local e índices minerais de argila, óxidos de ferro e vegetação por diferença normalizada (NDVI), derivados de uma imagem do sensor ETM+ do LANDSAT 7. Dos conjuntos testados, os melhores resultados foram obtidos com todas as variáveis discriminantes associadas às informações de geologia, alcançando exatidão global entre 93,2 e 95,6 % e índice Kappa entre 0,924 e 0,951 (conjunto 13). Excluindo a variável perfil de curvatura (conjunto 12), a exatidão global alcançada oscilou entre 93,9 e 95,4 % e o Kappa entre 0,932 e 0,948. Os mapas inferidos pelo classificador por redes neurais evidenciaram coerência e seme... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Atributos do terreno; Mapeamento digital; Redes neurais artificiais. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/114660/1/V38N6a03-RBCS-BRAZ.pdf
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Marc: |
LEADER 02637naa a2200241 a 4500 001 2003976 005 2021-11-08 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S0100-06832014000600003$2DOI 100 1 $aCALDERANO FILHO, B. 245 $aArtificial neural networks applied for soil class prediction in mountainous landscape of the Serra do Mar.$h[electronic resource] 260 $c2014 520 $aA informação de solo é necessária para o gerenciamento do ambiente agrícola. O objetivo deste trabalho foi aplicar redes neurais artificiais (RNAs) para a predição de classes de solos, utilizando como fonte de dados produtos de sensores remotos orbitais, atributos do terreno derivados de um modelo digital de elevação e informação da geologia local, visando avaliar a utilização dessa abordagem no mapeamento digital de solos, em área com elevado grau de diversidade litológica na Serra do Mar. O simulador de redes neurais utilizado foi o JavaNNS e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Para a predição das classes de solos, testaram-se diferentes combinações entre as variáveis discriminantes selecionadas: elevação, declividade, aspecto, curvatura, plano de curvatura, perfil de curvatura, índice topográfico, radiação solar, fator topográfico LS, informações da geologia local e índices minerais de argila, óxidos de ferro e vegetação por diferença normalizada (NDVI), derivados de uma imagem do sensor ETM+ do LANDSAT 7. Dos conjuntos testados, os melhores resultados foram obtidos com todas as variáveis discriminantes associadas às informações de geologia, alcançando exatidão global entre 93,2 e 95,6 % e índice Kappa entre 0,924 e 0,951 (conjunto 13). Excluindo a variável perfil de curvatura (conjunto 12), a exatidão global alcançada oscilou entre 93,9 e 95,4 % e o Kappa entre 0,932 e 0,948. Os mapas inferidos pelo classificador por redes neurais evidenciaram coerência e semelhança com o mapa de solos convencional, produzido para área de estudo, apresentando porém, mais detalhes espaciais. Os resultados apresentaram o potencial de utilização de RNAs na predição de classes de solos de áreas montanhosas com diversidade litológica. 653 $aAtributos do terreno 653 $aMapeamento digital 653 $aRedes neurais artificiais 700 1 $aPOLIVANOV, H. 700 1 $aCHAGAS, C. da S. 700 1 $aCARVALHO JUNIOR, W. de 700 1 $aBARROSO, E. V. 700 1 $aGUERRA, A. J. T. 700 1 $aCALDERANO, S. B. 773 $tRevista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG$gv. 38, n. 6, p. 1681-1693, 2014.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Registros recuperados : 32 | |
1. | | SILVA, J. da; LIMA, C. E. P.; GUEDES, I. M. R.; SANTOS, M. P.; FONTENELLE, M. R.; ZANDONADI, D. B. A matéria orgânica no cultivo de hortaliças. In: BETTIOL, W.; SILVA, C. A.; CERRI, C. E. P.; MARTIN NETO, L.; ANDRADE, C. A. de (ed.). Entendendo a matéria orgânica do solo em ambientes tropical e subtropical. Brasília, DF: Embrapa, 2023. p. 729-752.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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2. | | ZANDONADI, D. B.; SANTOS, M. P.; MEDICI, L. O.; SILVA, J. da. Ação da matéria orgânica e suas frações sobre a fisiologia de hortaliças. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 32, n. 1, p. 14-20, jan./mar. 2014.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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4. | | CAVALCANTE, V. H. G. L.; ARZABE, C.; SANTOS, M. P. D. Análise ecológica das comunidades de Lagartos no Parque Nacional de Sete Cidades, Piauí, Brasil. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTIFICA, 1.; PRÊMIO DE INICIAÇÃO CIENTIFICA DA FAPEPI, 1., 2005, [Teresina]. Anais...[Teresina]: FAPEPI, 2005. 1 CD-ROM.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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6. | | ALBUQUERQUE FILHO, M. R. de; SANTOS, F. C. dos; MARTINS, E. de S.; LIMA, O. C.; SANTOS, A. O.; SANTOS, M. P. Avaliação da aptidão agrícola de solos do projeto de Assentamento Alegria, município de Pium, Tocantins. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2007. 29 p. (Embrapa Cerrados. Documentos, 193).Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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7. | | SANTOS, M. P. dos; SILVA, G. N.; RIBEIRO, K. A. B.; SILVA, G. C.; VITALINO, G. do C.; FREITAS, C. E. C.; CARVALHO, C. G. P. Caracteres de rendimento indicadores para adaptabilidade de híbridos de girassol cultivados em segunda safra em Nova Andradina, MS. In: REUNIÃO NACIONAL DE PESQUISA DE GIRASSOL, 24.; SIMPÓSIO NACIONAL SOBRE A CULTURA DO GIRASSOL, 12., 2023, Campo Verde. Anais... Londrina: Embrapa Soja, 2023. (Embrapa Soja. Eventos técnicos & científicos, 2). RNPG, 2023. Editado por Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Hugo Soares Kern. 49-52. Título em inglês: Yield characters indicators for adaptability of sunflower hybrids cultivated in second crop in Nova Andradina, MS.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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8. | | SANTOS, M. P. dos; CASTRO, J. R. de; STEINMETZ, S.; ZANON, A. J.; HEINEMANN, A. B. Características morfofisiológicas e produtividade de arroz irrigado afetadas por épocas e sítios. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 11., 2017, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2017. p. 92. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 316).Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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10. | | CITADIN, C. T.; SANTOS, M. P.; ANDRADE, E. R.; CIPRIANO, T. M.; ARAGÃO, F. J. L. Colorimetric and chlorophyll fluorescence assays for fast detection and selection of transgenic events of cotton, cowpea, soybean and common bean expressing the Atahas gene. Plant Breeding and Biotechnology, v. 10, p. 94-101, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 5 |
Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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11. | | SANTOS, M. P. dos; SILVA, G. D. da; MOREIRA, A.; JALES, L. O.; MATOS, E. V.; MOTA, I. de F.; CARVALHO, C. G. P. Desempenho agronômico de nove híbridos de girassol cultivados em segunda safra em Nova Andradina, MS. In: REUNIÃO NACIONAL DE PESQUISA DE GIRASSOL, 24.; SIMPÓSIO NACIONAL SOBRE A CULTURA DO GIRASSOL, 12., 2023, Campo Verde. Anais... Londrina: Embrapa Soja, 2023. (Embrapa Soja. Eventos técnicos & científicos, 2). RNPG, 2023. Editado por Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Hugo Soares Kern. p. 53-57. Título em inglês: Agronomic performance of nine sunflower hybrids cultivated as a second crop in Nova Andradina, MS.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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13. | | LIMA, G. G. de; BARBOSA, R. R. C.; SANTOS, M. P. de A.; CHEE, B. S.; MAGALHAES, W. L. E.; DEVINE, D. M.; NUGENT, M. J. D. Effect of unidirectional freezing using a thermal camera on polyvinyl (alcohol) for aligned porous cryogels. Quantitative InfraRed Thermography Journal, v. 18, n. 3, p. 177-186, 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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14. | | REGO, T. F. C. do; SANTOS, M. P.; CABRAL, G. B.; CIPRIANO, T. de M.; SOUSA, N. L. de; SOUZA NETO, O. A. de; ARAGÃO, F. J. L. Expression of a DREB 5-A subgroup transcription factor gene from Ricinus communis (RcDREB1) enhanced growth, drought tolerance and pollen viability in tobacco. Plant Cell, Tissue and Organ Culture (PCTOC), v. 146, p. 493-504, 2021. PTipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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15. | | BRITO, T. F.; PHIFER, C. C.; KNOWLTON, J. L.; FISER, C. M.; BECKER, N. M.; BARROS, F. C.; CONTRERA, F. A. L.; MAUES, M. M.; JUEN, L.; MONTAG, L. F. A.; WEBSTER, C. R.; FLASPOHLER, D. J.; SANTOS, M. P. D.; SILVA, D. P. Forest reserves and riparian corridors help maintain orchid bee (Hymenoptera: Euglossini) communities in oil palm plantations in Brazil. Apidologie, v. 48, n. 5, p. 575-587, Sept. 2017.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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19. | | SANTOS, M. P. dos; HEINEMANN, A. B.; STONE, L. F.; MATTA, D. H. da; CASTRO, J. R. de; SANTOS, A. B. dos. Nitrogen determination in irrigated rice using spectral reflectance. Agronomy Journal, v. 113, n. 6, p. 5087-5101, Nov./Dec. 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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