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Digital elevation model quality on digital soil mapping prediction accuracy Ciência e Agrotecnologia
Costa,Elias Mendes; Samuel-Rosa,Alessandro; Anjos,Lúcia Helena Cunha dos.
ABSTRACT Digital elevation models (DEM) used in digital soil mapping (DSM) are commonly selected based on measures and indicators (quality criteria) that are thought to reflect how well a given DEM represents the terrain surface. The hypothesis is that the more accurate a DEM, the more accurate will be the DSM predictions. The objective of this study was to assess different criteria to identify the DEM that delivers the most accurate DSM predictions. A set of 10 criteria were used to evaluate the quality of nine DEMs constructed with different data sources, processing routines and three resolutions (5, 20, and 30 m). Multinomial logistic regression models were calibrated using 157 soil observations and terrain attributes derived from each DEM. Soil class...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Multinomial logistic regression; Predictor variables; Collinearity; Shannon entropy.
Ano: 2018 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542018000600608
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