Consulta: creatorFacets:"Bhering,Silvio Barge"
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Data/hora: 12/06/2024 05:01:13

Mapeamento digital de areia, argila e carbono orgânico por modelos Random Forest sob diferentes resoluções espaciais
Provedor de dados: 86
Autores: 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

Regressão linear múltipla e modelo Random Forest para estimar a densidade do solo em áreas montanhosas
Provedor de dados: 86
Autores: 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

Aptidão para reflorestamento das sub-bacias dos canais do Mangue e do Cunha, município do Rio de Janeiro
Provedor de dados: 90
Autores: Gomes,João Bosco Vasconcellos; Lumbreras,José Francisco; Oliveira,R. P. de; Bhering,Silvio Barge; Zaroni,M. J.; Andrade,Aluisio Granato de; Calderano,Sebastião Barreiros.
Avaliou-se a aptidão para reflorestamento das terras das partes não edificadas da vertente norte do maciço da Tijuca, sub-bacias dos canais do Mangue e do Cunha, com o intuito de subsidiar ações do Programa Mutirão Reflorestamento da Secretaria Municipal de Meio Ambiente do Rio de Janeiro. A avaliação da aptidão das terras estimou graus de limitação dos parâmetros: deficiência de nutrientes, deficiência de água, susceptibilidade à erosão e impedimentos ao manejo. Estes graus de limitação foram estimados para os componentes das unidades de mapeamento de solos, considerando as informações de solos e paisagens do mapeamento existente. Para a digitalização e organização das informações geradas, foram utilizados sistemas de informações geográficas. As seguintes...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/report
Palavras-chave: Avaliação de terras; Uso da terra; Geoprocessamento.
Ano: 2005
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832005000300016

Mapping Soil Cation Exchange Capacity in a Semiarid Region through Predictive Models and Covariates from Remote Sensing Data
Provedor de dados: 90
Autores: 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

Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais
Provedor de dados: 90
Autores: 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

Evaluation of statistical and geostatistical models of digital soil properties mapping in tropical mountain regions
Provedor de dados: 90
Autores: Carvalho Junior,Waldir de; Chagas,Cesar da Silva; Lagacherie,Philippe; Calderano Filho,Braz; Bhering,Silvio Barge.
Soil properties have an enormous impact on economic and environmental aspects of agricultural production. Quantitative relationships between soil properties and the factors that influence their variability are the basis of digital soil mapping. The predictive models of soil properties evaluated in this work are statistical (multiple linear regression-MLR) and geostatistical (ordinary kriging and co-kriging). The study was conducted in the municipality of Bom Jardim, RJ, using a soil database with 208 sampling points. Predictive models were evaluated for sand, silt and clay fractions, pH in water and organic carbon at six depths according to the specifications of the consortium of digital soil mapping at the global level (GlobalSoilMap). Continuous...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article
Palavras-chave: Multiple linear regression; Kriging; Co-Kriging.
Ano: 2014
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832014000300003

Método do hipercubo latino condicionado para a amostragem de solos na presença de covariáveis ambientais visando o mapeamento digital de solos
Provedor de dados: 90
Autores: 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

Digital soilscape mapping of tropical hillslope areas by neural networks
Provedor de dados: 63
Autores: 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