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	Provedor de dados Rev. Bras. Ciênc. Solo (10) PAB (5) Scientia Agricola (2) Autor Chagas,César da Silva (17) Carvalho Júnior,Waldir de (7) Pinheiro,Helena Saraiva Koenow (7) Bhering,Silvio Barge (6) Carvalho Junior,Waldir de (6) Pereira,Nilson Rendeiro (5) Calderano Filho,Braz (4) Anjos,Lúcia Helena Cunha dos (3) Fernandes Filho,Elpídio Inácio (3) Arruda,Gustavo Pais de (2) Vieira,Carlos Antônio Oliveira (2) Barroso,Emílio Velloso (1) Caires,Sandro Marcelo de (1) Calderano,Sebastião Barreiros (1) CarvalhoJunior,Waldir de (1) Demattê,José A. M. (1) Demattê,José Alexandre M. (1) Fernandes Filho,Elpidio Inácio (1) FernandesFilho,Elpídio Inácio (1) Fiorio,Peterson Ricardo (1) Mais... Palavra-chave Modelo digital de elevação (4) Terrain attributes (3) B textural (2) Data mining (2) Digital soil mapping (2) Inteligência artificial (2) SRTM (2) ALES (1) Algoritmo para pedologia quantitativa (1) Análise discriminante (1) Aptidão agrícola (1) Artificial neural networks (1) Atributos de terreno (1) Atributos do terreno (1) Bacias de contribuição (1) Banco de dados pedológicos (1) Classificação de solos (1) Classificação do solo (1) Classificação supervisionada (1) Componentes principais (1) Mais... Tipo do documento Info:eu-repo/semantics/article (16) Info:eu-repo/semantics/other (1) Ano 2018 (2) 2016 (4) 2014 (2) 2013 (3) 2012 (1) 2011 (2) 2010 (1) 2008 (1) 2006 (1) Mais... País Brazil (17) Idioma Português (11) Inglês (6)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 17 Primeira ... 1 ... Última Mapeamento digital de areia, argila e carbono orgânico por modelos Random Forest sob diferentes resoluções espaciais PAB Bhering,Silvio Barge; Chagas,César da Silva; Carvalho Junior,Waldir de; Pereira,Nilson Rendeiro; Calderano Filho,Braz; Pinheiro,Helena Saraiva Koenow. Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da resolução espacial do modelo digital de elevação e da eficiência de modelos Random Forest sobre a predição dos teores de areia, argila e carbono orgânico, com uso de número reduzido de amostras. O trabalho foi realizado em área de Cerrado com diversidade litológica, no Estado do Mato Grosso do Sul, tendo-se utilizado atributos morfométricos, dados do sensor TM Landsat 5 e litologia como covariáveis preditoras. Dados da camada superficial (0,0-0,2 m) de 175 perfis de solos (0,009 perfis km-2) e de 26 covariáveis preditoras foram utilizados com resolução espacial de 30 (conjunto 1) e 90 m (conjunto 2). A análise realizada pelo Random Forest mostrou que as covariáveis de nível de base do canal de... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Modelo digital de elevação; Morfometria; Pedometria; SRTM. Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2016000901359 Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais PAB Chagas,César da Silva; Fernandes Filho,Elpídio Inácio; Vieira,Carlos Antônio Oliveira; Schaefer,Carlos Ernesto Gonçalves Reynaud; Carvalho Júnior,Waldir de. O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Atributos do terreno; Classificação de solos; Modelo digital de elevação; Redes neurais artificiais. Ano: 2010 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2010000500009 Regressão linear múltipla e modelo Random Forest para estimar a densidade do solo em áreas montanhosas PAB Carvalho Junior,Waldir de; Calderano Filho,Braz; Chagas,César da Silva; Bhering,Silvio Barge; Pereira,Nilson Rendeiro; Pinheiro,Helena Saraiva Koenow. Resumo O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de modelos com diferentes conjuntos de dados, para estimar a densidade de solos de regiões tropicais montanhosas, a partir de atributos de solos comumente encontrados nas análises de perfis de solos descritos nos levantamentos regionais. O conjunto total de dados compõe-se de 163 amostras e foi dividido em seis grupamentos, dos quais três com 73 amostras, com o máximo de 32 covariáveis, e três com 163 amostras, com o máximo de 18 covariáveis. Testaram-se modelos de regressão linear múltipla (RLM) e randomForest (RF). A menor incerteza entre os modelos foi alcançada pelo RLM2, com R2 de 0,56, 13 covariáveis e 73 amostras. Nos grupamentos com 163 amostras, os melhores modelos foram os RF, com R2 médio de... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Estoque de carbono; Funções de pedotransferência; Modelos dirigidos pelos dados; Stepwise. Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2016000901428 Modelos de elevação para obtenção de atributos topográficos utilizados em mapeamento digital de solos PAB Pinheiro,Helena Saraiva Koenow; Chagas,César da Silva; Carvalho Júnior,Waldir de; Anjos,Lúcia Helena Cunha dos. O objetivo deste trabalho foi avaliar modelos digitais de elevação (MDE), obtidos por diferentes fontes de dados, e selecionar um deles para derivar variáveis morfométricas utilizadas em mapeamento digital de solos. O trabalho foi realizado na Bacia Guapi‑Macacu, RJ. Os dados primários utilizados nos modelos gerados por interpolação (MDE‑carta e MDE‑híbrido) foram: curvas de nível, drenagem, pontos cotados e dados de sensor remoto transformados em pontos. Utilizaram-se, na comparação, modelos obtidos por sensor remoto e por aerorrestituição (MDE SRTM e MDE IBGE). Todos os modelos apresentaram resolução espacial de 30 m. A avaliação dos modelos de elevação foi baseada na análise de: atributos derivados (declividade, aspecto e curvatura); depressões... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Atributos de terreno; Bacias de contribuição; Levantamento de solo; Modelagem digital; SRTM. Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2012000900024 Ferramentas de pedometria para caracterização da composição granulométrica de perfis de solos hidromórficos PAB Pinheiro,Helena Saraiva Koenow; Chagas,César da Silva; Carvalho Júnior,Waldir de; Anjos,Lúcia Helena Cunha dos. Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar ferramentas pedométricas para caracterização da composição granulométrica (areia, silte e argila) e comparação de perfis de solos hidromórficos. O estudo foi realizado na bacia hidrográfica do rio Guapi-Macacu, RJ. Foram aplicados o algoritmo "slice-wise" para o fatiamento do perfil em intervalos de 1 cm, e a função "spline" para harmonizar o conjunto de dados segundo seis intervalos de profundidade predefinidos. A análise do conjunto de perfis, por meio das funções de profundidade (slice-wise e spline) e de dendrograma de dissimilaridade, revelou que Planossolos e Gleissolos são relativamente rasos e apresentam camadas arenosas nos horizontes superficiais e teores de argila e silte irregulares em subsuperficie.... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Algoritmo para pedologia quantitativa; Banco de dados pedológicos; Classificação do solo; Funções de profundidade; Harmonização de dados; Mapeamento do solo. Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2016000901326 Prediction of Topsoil Texture Through Regression Trees and Multiple Linear Regressions Rev. Bras. Ciênc. Solo Pinheiro,Helena Saraiva Koenow; Carvalho Junior,Waldir de; Chagas,César da Silva; Anjos,Lúcia Helena Cunha dos; Owens,Phillip Ray. ABSTRACT: Users of soil survey products are mostly interested in understanding how soil properties vary in space and time. The aim of digital soil mapping (DSM) is to represent the spatial variability of soil properties quantitatively to support decision-making. The goal of this study is to evaluate DSM techniques (Regression Trees - RT and Multiple Linear Regressions - MLR) and the ability of these tools to predict mineral fraction content under a wide variability of landscapes. The study site was the entire Guapi-Macacu watershed (1,250.78 km2) in the state of Rio de Janeiro in the Southeast region of Brazil. Terrain attributes and remote sensing data (with 30 m of spatial resolution) were used to represent landscape co-variables selected as an input in... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Terrain attributes; Soil depth functions; Digital soil mapping; Regression models. Ano: 2018 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832018000100304 Atributos topográficos na diferenciação de Argissolos Rev. Bras. Ciênc. Solo Chagas,César da Silva; Fontana,Ademir; Carvalho Junior,Waldir de; Caires,Sandro Marcelo de. A topografia do terreno controla muitos processos hidrológicos, geomorfológicos e pedológicos, influenciando a radiação solar, precipitação pluvial, escoamento superficial, evaporação, regime de umidade do solo e tipo de vegetação, entre outros. Desta maneira, atributos topográficos derivados de um modelo digital de elevação foram utilizados para explicar a diferenciação de solos com horizonte B textural da região de ''Mar de Morros'', no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram estudados oito perfis de solo (quatro Argissolos Vermelhos e quatro Argissolos Vermelho-Amarelos), desenvolvidos de granulitos noríticos nos municípios de São José de Ubá e Itaperuna. Os dados dos atributos topográficos em cada perfil de solo (elevação, declividade, aspecto,... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: B textural; Pedogênese; Modelo digital de elevação. Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000600002 Comparison between artificial neural networks and maximum likelihood classification in digital soil mapping Rev. Bras. Ciênc. Solo Chagas,César da Silva; Vieira,Carlos Antônio Oliveira; Fernandes Filho,Elpídio Inácio. Soil surveys are the main source of spatial information on soils and have a range of different applications, mainly in agriculture. The continuity of this activity has however been severely compromised, mainly due to a lack of governmental funding. The purpose of this study was to evaluate the feasibility of two different classifiers (artificial neural networks and a maximum likelihood algorithm) in the prediction of soil classes in the northwest of the state of Rio de Janeiro. Terrain attributes such as elevation, slope, aspect, plan curvature and compound topographic index (CTI) and indices of clay minerals, iron oxide and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), derived from Landsat 7 ETM+ sensor imagery, were used as discriminating variables. The... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Terrain attributes; Neural networks; Maximum likelihood. Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000200005 Mapping Soil Cation Exchange Capacity in a Semiarid Region through Predictive Models and Covariates from Remote Sensing Data Rev. Bras. Ciênc. Solo Chagas,César da Silva; Carvalho Júnior,Waldir de; Pinheiro,Helena Saraiva Koenow; Xavier,Pedro Armentano Mudado; Bhering,Silvio Barge; Pereira,Nilson Rendeiro; Calderano Filho,Braz. ABSTRACT: Planning sustainable use of land resources requires reliable information about spatial distribution of soil physical and chemical properties related to environmental processes and ecosystemic functions. In this context, cation exchange capacity (CEC) is a fundamental soil quality indicator; however, it takes money and time to obtain this data. Although many studies have been conducted to spatially quantify soil properties on various scales and in different environments, not much is known about interactions between soil properties and environmental covariates in the Brazilian semiarid region. The goal of this study was to evaluate the efficiency of random forest and cokriging models applied to predict CEC in the Brazilian semiarid region. The... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Data mining; Geostatistics; Landsat 5; Legacy data; Soil survey. Ano: 2018 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832018000100311 Aplicação de um sistema automatizado (ALES - Automated Land Evaluation System) na avaliação das terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê, Oeste Catarinense, para o cultivo de grãos Rev. Bras. Ciênc. Solo Chagas,César da Silva; Carvalho Junior,Waldir de; Pereira,Nilson Rendeiro; Fernandes Filho,Elpidio Inácio. A avaliação de terras é o processo que permite estimar o uso potencial da terra com base em seus atributos. Grande variedade de modelos analíticos pode ser usada neste processo. No Brasil, os dois sistemas de avaliação das terras mais utilizados são o Sistema de Classificação da Capacidade de Uso da Terra e o Sistema FAO/Brasileiro de Aptidão Agrícola das Terras. Embora difiram em vários aspectos, ambos exigem o cruzamento de inúmeras variáveis ambientais. O ALES (Automated Land Evaluation System) é um programa de computador que permite construir sistemas especialistas para avaliação de terras. As entidades avaliadas pelo ALES são as unidades de mapeamento, as quais podem ser de caráter generalizado ou detalhado. A área objeto desta avaliação é composta... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Sistema especialista; Aptidão agrícola; ALES. Ano: 2006 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832006000300012 Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem Rev. Bras. Ciênc. Solo Arruda,Gustavo Pais de; Demattê,José Alexandre M.; Chagas,César da Silva. Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Inteligência artificial; Covariáveis ambientais; Classificação supervisionada. Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000200004 Artificial neural networks applied for soil class prediction in mountainous landscape of the Serra do Mar¹ Rev. Bras. Ciênc. Solo Calderano Filho,Braz; Polivanov,Helena; Chagas,César da Silva; Carvalho Júnior,Waldir de; Barroso,Emílio Velloso; Guerra,Antônio José Teixeira; Calderano,Sebastião Barreiros. Soil information is needed for managing the agricultural environment. The aim of this study was to apply artificial neural networks (ANNs) for the prediction of soil classes using orbital remote sensing products, terrain attributes derived from a digital elevation model and local geology information as data sources. This approach to digital soil mapping was evaluated in an area with a high degree of lithologic diversity in the Serra do Mar. The neural network simulator used in this study was JavaNNS and the backpropagation learning algorithm. For soil class prediction, different combinations of the selected discriminant variables were tested: elevation, declivity, aspect, curvature, curvature plan, curvature profile, topographic index, solar radiation, LS... Tipo: Info:eu-repo/semantics/other Palavras-chave: Artificial neural networks; Terrain attributes; Digital mapping. Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832014000600003 Análise multivariada de Argissolos da faixa atlântica brasileira Rev. Bras. Ciênc. Solo Carvalho Junior,Waldir de; Schaefer,Carlos Ernesto G.R.; Chagas,César da Silva; Fernandes Filho,Elpídio Inácio. A faixa atlântica brasileira possui extrema diversidade ambiental, onde é expressiva a ocorrência de Argissolos, descritos e identifcados em diversos estudos, sem que tenham sido exauridas as possibilidades de interpretações. O objetivo deste estudo foi avaliar, por meio da análise multivariada, as principais diferenças nos atributos físicos e químicos de Argissolos da faixa atlântica brasileira. Foram analisados 91 perfis de solos oriundos de levantamentos pedológicos realizados pelo Projeto RADAMBRASIL, agrupados em três domínios geomorfológicos distintos: Planaltos Soerguidos, Planaltos Rebaixados e Tabuleiros Costeiros, por meio da análise de componentes principais e análise de função discriminante. Para isso, foram selecionadas 14 variáveis para... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Domínios geomorfológicos; Componentes principais; Análise discriminante; B textural. Ano: 2008 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832008000500029 Método do hipercubo latino condicionado para a amostragem de solos na presença de covariáveis ambientais visando o mapeamento digital de solos Rev. Bras. Ciênc. Solo Carvalho Júnior,Waldir de; Chagas,César da Silva; Muselli,Alexandre; Pinheiro,Helena Saraiva Koenow; Pereira,Nilson Rendeiro; Bhering,Silvio Barge. A amostragem é uma das etapas mais importantes dos levantamentos de solos. No entanto, os esquemas de amostragem utilizados nos levantamentos convencionais têm se evidenciado inadequados para o mapeamento digital de solos, pois podem comprometer os resultados e, além disso, não possibilitam a realização de análises estatísticas. Este estudo teve por objetivo avaliar o método de amostragem do hipercubo latino condicionado (cLHS, sigla em inglês), na presença de covariáveis ambientais (elevação, declividade, curvatura e mapa de uso e cobertura do solo), em comparação com a amostragem aleatória, na alocação de 100 pontos amostrais, buscando maior representatividade das características ambientais da bacia do rio Guapi-Macacu. O desempenho dos métodos foi... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Esquema de amostragem; Levantamento de solos; Modelo digital de elevação. Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832014000200003 Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais Rev. Bras. Ciênc. Solo Chagas,César da Silva; Carvalho Júnior,Waldir de; Bhering,Silvio Barge. No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Pedologia; Mapeamento de solos; Inteligência artificial; Sensores remotos; Geomorfometria. Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832011000300004 Digital soil mapping using reference area and artificial neural networks Scientia Agricola Arruda,Gustavo Pais de; Demattê,José A. M.; Chagas,César da Silva; Fiorio,Peterson Ricardo; Souza,Arnaldo Barros e; Fongaro,Caio Troula. ABSTRACT Digital soil mapping is an alternative for the recognition of soil classes in areas where pedological surveys are not available. The main aim of this study was to obtain a digital soil map using artificial neural networks (ANN) and environmental variables that express soil-landscape relationships. This study was carried out in an area of 11,072 ha located in the Barra Bonita municipality, state of São Paulo, Brazil. A soil survey was obtained from a reference area of approximately 500 ha located in the center of the area studied. With the mapping units identified together with the environmental variables elevation, slope, slope plan, slope profile, convergence index, geology and geomorphic surfaces, a supervised classification by ANN was... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Map extrapolation; Pedological survey; Landscape attributes; Pedological classes; Data mining. Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162016000300266 Digital soilscape mapping of tropical hillslope areas by neural networks Scientia Agricola CarvalhoJunior,Waldir de; Chagas,César da Silva; FernandesFilho,Elpídio Inácio; Vieira,Carlos Antonio Oliveira; Schaefer,Carlos Ernesto Gonçalves; Bhering,Silvio Barge; Francelino,Marcio Rocha. Geomorphometric variables are applied in digital soil mapping because of their strong correlation with the disposition and distribution of pedological components of the landscapes. In this research, the relationship between environmental components of tropical hillslope areas in the Rio de Janeiro State, Brazil, artificial neural networks (ANN), and maximum likelihood algorithm (MaxLike) were evaluated with the aid of geoprocessing techniques. ANN and MaxLike were applied to soilscape mapping and the results were compared to the original map. The ANN architectures with seven and five neurons in the hidden layer produced the best classifications when using samples obtained systematically. When random samples were applied, the best neural net architectures... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Geomorphometric attribute; Digital soil mapping; Digital elevation model. Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162011000600014 Registros recuperados: 17 Primeira ... 1 ... Última

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