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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
30/12/2014 |
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Data da última atualização: |
08/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CALDERANO FILHO, B.; POLIVANOV, H.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; BARROSO, E. V.; GUERRA, A. J. T.; CALDERANO, S. B. |
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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. |
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Título: |
Artificial neural networks applied for soil class prediction in mountainous landscape of the Serra do Mar. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 38, n. 6, p. 1681-1693, 2014. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832014000600003 |
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Idioma: |
Inglês |
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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 |
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Palavras-Chave: |
Atributos do terreno; Mapeamento digital; Redes neurais artificiais. |
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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/114660/1/V38N6a03-RBCS-BRAZ.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
20/12/1999 |
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Data da última atualização: |
28/04/2022 |
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Autoria: |
HOMMA, A. K. O. |
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Afiliação: |
ALFREDO KINGO OYAMA HOMMA, CPATU. |
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Título: |
Análise do mercado externo da pimenta-do-reino. |
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Ano de publicação: |
1980 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ECONOMIA E SOCIOLOGIA RURAL, 18., 1980, Rio de Janeiro. Agricultura e desenvolvimento. Rio de Janeiro: SOBER, 1980. |
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Páginas: |
17 p. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Expits; Pimenta-do-reino. |
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Thesagro: |
Exportação; Importação; Mercado Internacional; Piper Nigrum. |
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Thesaurus NAL: |
imports; world markets. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/378554/1/Analise-do-mercado-externo-da-pimenta.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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