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Mapeamento digital de areia, argila e carbono orgânico por modelos Random Forest sob diferentes resoluções espaciais 86
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
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Regressão linear múltipla e modelo Random Forest para estimar a densidade do solo em áreas montanhosas 86
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
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Modelos de elevação para obtenção de atributos topográficos utilizados em mapeamento digital de solos 86
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
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Ferramentas de pedometria para caracterização da composição granulométrica de perfis de solos hidromórficos 86
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
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Prediction of Topsoil Texture Through Regression Trees and Multiple Linear Regressions 90
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
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Mapping soil properties in a poorly-accessible area 90
Costa,Elias Mendes; Pinheiro,Helena Saraiva Koenow; Anjos,Lúcia Helena Cunha dos; Marcondes,Robson Altiellys Tosta; Gelsleichter,Yuri Andrei.
ABSTRACT Soil maps are important to evaluate soil functions and support decision-making process, particularly for soil properties such as pH, carbon content (C), and cation exchange capacity (CEC), but the spatial resolution and soil depth should meet the needs of users. On another hand, the efficiency of statistical models to create soil maps, with an acceptable level of accuracy, often require a large number of samples with an appropriate distribution across the area of interest. However, accessibility for sampling can be a trouble in remote areas, such as the Itatiaia National Park (INP). The hypothesis of this work is that it is possible to obtain a viable result in soil mapping of areas with limited access by using DSM tools. The general objective of...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Depth function; Generalized additive models; Uncertainty propagation; Predictor selection.
Ano: 2020 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832020000100300
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Mapping Soil Cation Exchange Capacity in a Semiarid Region through Predictive Models and Covariates from Remote Sensing Data 90
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
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Método do hipercubo latino condicionado para a amostragem de solos na presença de covariáveis ambientais visando o mapeamento digital de solos 90
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
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