Home Itens selecionados Provedores de dados OAI Créditos Sobre Ajuda

			Busca avançada
	Provedor de dados Bragantia (1) Scientia Agricola (1) Rev. Bras. Ciênc. Solo (1) Autor Arruda,Gustavo Pais de (3) Chagas,César da Silva (2) Corrêa,Edvânia Aparecida (1) Demattê,José A. M. (1) Demattê,José Alexandre M. (1) Demattê,José Alexandre Melo (1) Fiorio,Peterson Ricardo (1) Fongaro,Caio Troula (1) Souza,Arnaldo Barros e (1) Vasques,Gustavo de Mattos (1) Mais... Palavra-chave Classificação de solos (1) Classificação supervisionada (1) Covariáveis ambientais (1) Data mining (1) Espectroscopia de visível e infravermelho (1) Fotografia aérea (1) Geomorfologia (1) Inteligência artificial (1) Landscape attributes (1) Map extrapolation (1) Pedological classes (1) Pedological survey (1) Mais... Tipo do documento Info:eu-repo/semantics/article (3) Ano 2016 (1) 2013 (1) 2012 (1) País Brazil (3) Idioma Português (2) Inglês (1)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 3 Primeira ... 1 ... Última 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 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 Fotopedologia, espectroscopia e sistema de informação geográfica na caracterização de solos desenvolvidos do Grupo Barreiras no Amapá Bragantia Demattê,José Alexandre Melo; Vasques,Gustavo de Mattos; Corrêa,Edvânia Aparecida; Arruda,Gustavo Pais de. O presente trabalho utilizou ferramentas de sensoriamento remoto e sistema de informação geográfica, aliadas às informações espectrais do solo e quantitativas e qualitativas do relevo, para a caracterização e discriminação das classes de solos desenvolvidos do Grupo Barreiras na região do município de Porto Grande, Amapá. Após o mapeamento semidetalhado de solos, realizou-se a caracterização pontual das amostras dos perfis por meio de espectroscopia de visível e infravermelho (400-2500 nm), e a análise espacial das redes de drenagem e relevo a partir de fotos aéreas e imagens de radar. As informações quantitativas do relevo foram mais eficientes na caracterização e discriminação dos solos estudados do que as qualitativas, enquanto as informações espectrais... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Fotografia aérea; Espectroscopia de visível e infravermelho; Classificação de solos; Geomorfologia. Ano: 2012 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0006-87052012000300018 Registros recuperados: 3 Primeira ... 1 ... Última

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610 Política de Privacidade Área restrita		Embrapa Parque Estação Biológica - PqEB s/n° Brasília, DF - Brasil - CEP 70770-901 Fone: (61) 3448-4433 - Fax: (61) 3448-4890 / 3448-4891 SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco