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An appropriate data set size for digital soil mapping in Erechim, Rio Grande do Sul, Brazil Rev. Bras. Ciênc. Solo
Caten,Alexandre ten; Dalmolin,Ricardo Simão Diniz; Pedron,Fabrício de Araújo; Ruiz,Luis Fernando Chimelo; Silva,Carlos Antônio da.
Digital information generates the possibility of a high degree of redundancy in the data available for fitting predictive models used for Digital Soil Mapping (DSM). Among these models, the Decision Tree (DT) technique has been increasingly applied due to its capacity of dealing with large datasets. The purpose of this study was to evaluate the impact of the data volume used to generate the DT models on the quality of soil maps. An area of 889.33 km² was chosen in the Northern region of the State of Rio Grande do Sul. The soil-landscape relationship was obtained from reambulation of the studied area and the alignment of the units in the 1:50,000 scale topographic mapping. Six predictive covariates linked to the factors soil formation, relief and organisms,...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Decision tree; Pedometry; Soil survey; Mapping unit.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832013000200007
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Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo. Repositório Alice
CATEN, A. T.; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L..
2011
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Principal components analysis; Terrain attributes; Pedometry; Remote sensing.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/896520
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How is the learning process of digital soil mapping in a diverse group of land use planners? Rev. Bras. Ciênc. Solo
Dalmolin,Ricardo Simão Diniz; Moura-Bueno,Jean Michel; Samuel-Rosa,Alessandro; Flores,Carlos Alberto.
ABSTRACT The use of new technologies, the development of new software, and the advances in the machines ability to process data have brought a new perspective to soil science and especially to pedology, with the advent of digital soil mapping (DSM). To meet the demand for soil surveys in Brazil, it will be necessary to popularize the techniques used in DSM. To identify and map the soil to generate maps of land use capability, we proposed a theoretical and practical course focused on the training in DSM for professionals involved in the management of land resources. The methodology was divided into five modules: I. Introduction to pedology, soil-landscape relationship, soil survey and soil classification (theory); II. Identification of soils in the field...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Expert knowledge; Pedometry; PronaSolos; Soil education; Soil survey.
Ano: 2020 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832020000100600
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Multiple logistic regressions: controlling factors in applications to soil class prediction. Repositório Alice
CATEN, A. Ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L..
Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Digital soil mapping; Generalized linear models; Pedometry.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/890090
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Prediction of soil classes in a complex landscape in Southern Brazil PAB
Moura-Bueno,Jean Michel; Dalmolin,Ricardo Simão Diniz; Horst-Heinen,Taciara Zborowski; Cancian,Luciano Campos; Schenato,Ricardo Bergamo; Dotto,André Carnieletto; Flores,Carlos Alberto.
Abstract: The objective of this work was to evaluate the use of covariate selection by expert knowledge on the performance of soil class predictive models in a complex landscape, in order to identify the best predictive model for digital soil mapping in the Southern region of Brazil. A total of 164 points were sampled in the field using the conditioned Latin hypercube, considering the covariates elevation, slope, and aspect. From the digital elevation model, environmental covariates were extracted, composing three sets, made up of: 21 covariates, covariates after the exclusion of the multicollinear ones, and covariates chosen by expert knowledge. Prediction was performed with the following models: decision tree, random forest, multiple logistic regression,...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Digital soil mapping; Pedometry; Predictive covariates; Predictive models; Soil-landscape relationship.
Ano: 2019 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2019000103808
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