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| Timm,Luís Carlos; Gomes,Daniel Takata; Barbosa,Emanuel Pimentel; Reichardt,Klaus; Souza,Manoel Dornelas de; Dynia,José Flávio. |
| The study of soil property relationships is of great importance in agronomy aiming for a rational management of environmental resources and an improvement of agricultural productivity. Studies of this kind are traditionally performed using static regression models, which do not take into account the involved spatial structure. This work has the objective of evaluating the relation between a time-consuming and "expensive" variable (like soil total nitrogen) and other simple, easier to measure variables (as for instance, soil organic carbon, pH, etc.). Two important classes of models (linear state-space and neural networks) are used for prediction and compared with standard uni- and multivariate regression models, used as reference. For an oat crop... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Soil attributes; Prediction models; Spatial transect; Latent variables. |
| Ano: 2006 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162006000400010 |
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| Timm,Luís Carlos; Barbosa,Emanuel Pimentel; Souza,Manoel Dornelas de; Dynia,José Flávio; Reichardt,Klaus. |
| The assessment of the relationship among soil properties (such as total nitrogen and organic carbon) taken along lines called transects is a subject of great interest in agricultural experimentation. This question has been usually approached through standard state-space methods by some authors in the soil science literature. Important limitations of the mentioned procedures used in practice are pointed out and discussed in this paper, specially those related to the model parameters, meaning and practical interpretation. In the standard state-space approach, based on an autoregressive structure, it does not present any parameters that express the variables relationship at the same point in space, but only at lagged points. Also, its model parameters (in the... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Dynamic regression; Soil properties; Spatial heterogeneity; Kalman filter. |
| Ano: 2003 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162003000200023 |
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| Timm,Luis Carlos; Fante Jr.,Lorival; Barbosa,Emanuel Pimentel; Reichardt,Klaus; Bacchi,Osny Oliveira Santos. |
| Para estudar a interação solo-planta utilizou-se um modelo de espaço de estados (regressão dinâmica) comparativamente à um modelo de regressão estática, em versão convencional e em versão sequencial. Para tal, foram utilizados dados experimentais de densidade do solo, macroporosidade, microporosidade e porosidade total de um solo Latossolo Vermelho Escuro, além da densidade radicular por comprimento de raiz por unidade de volume, de uma cultura de aveia forrageira. Das variáveis explanatórias estudadas, a porosidade total apresentou correlação bastante significativa com a densidade radicular, considerada como a variável resposta do estudo. Um modelo de regressão estática representado na forma de espaço de estados com estimação seqüencial forneceu um... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Variabilidade espacial; Regressão dinâmica; Regressão estática; Estimação seqüencial. |
| Ano: 2000 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162000000400025 |
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