01041nam a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001910000230006024501310008326002010021452001990041565300260061465300230064065300230066370000230068670000270070970000210073670000210075770000200077870000250079821602432023-12-27       2023    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aSALDANHA, G. da R.  aPredição espacial de areia total através de machine learningbestudo de caso Projeto Salitre, Bahia.h[electronic resource]  aIn: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 23.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 38., 2023, Florianópolis. Anais [...]. Florianópolis: Epagri, 2023. p. 110. Ref. ID 1206.c2023  aO objetivo do trabalho foi comparar dois modelos de machine-learning, Regressão Linear Múltipla (RLM) e Random Forest (RF), para a predição da distribuição da fração areia total do solo.  aGranulometria do solo  aMapeamento digital  aModelos preditivos1 aPINHEIRO, H. S. K.1 aCARVALHO JUNIOR, W. de1 aCHAGAS, C. da S.1 aRODRIGUES, N. B.1 aRAMOS, E. E. C.1 aGUIMARÃES, L. D. D.