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Artificial neural networks applied for soil class prediction in mountainous landscape of the Serra do Mar. Repositório Alice
CALDERANO FILHO, B.; POLIVANOV, H.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; BARROSO, E. V.; GUERRA, A. J. T.; CALDERANO, S. B..
A informação de solo é necessária para o gerenciamento do ambiente agrícola. O objetivo deste trabalho foi aplicar redes neurais artificiais (RNAs) para a predição de classes de solos, utilizando como fonte de dados produtos de sensores remotos orbitais, atributos do terreno derivados de um modelo digital de elevação e informação da geologia local, visando avaliar a utilização dessa abordagem no mapeamento digital de solos, em área com elevado grau de diversidade litológica na Serra do Mar. O simulador de redes neurais utilizado foi o JavaNNS e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Para a predição das classes de solos, testaram-se diferentes combinações entre as variáveis discriminantes selecionadas: elevação, declividade, aspecto, curvatura,...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Redes neurais artificiais; Atributos do terreno; Mapeamento digital.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1003976
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Atributos topográficos e dados do landsat 7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais. Repositório Alice
CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
2010
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Atributos do terreno; Classificação de solo; Modelo digital de elevação; Redes neural artificial.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/858546
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Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais. Repositório Alice
CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
Resumo ? O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Atributos do terreno; Classificação de solos; Modelo digital de elevação; Redes neurais artificiais.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/859370
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Predição de classes de solos de paisagens montanhosas da Serra do Mar, com o uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Repositório Alice
CALDERANO FILHO, B.; POLIVANOV, H.; CHAGAS, C. da S.; GUERRA, A. J. T.; CARVALHO JUNIOR, W. de.
2013
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Redes neurais artificiais; Atributos do terreno; Classificação de solos.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/956610
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Prediction of topsoil texture through regression trees and multiple linear regressions. Repositório Alice
PINHEIRO, H. S. K.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; ANJOS, L. H. C. dos; OWENS, P. R..
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 predictive...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Atributos do terreno; Funções de profundidade do solo; Mapeamento digital do solo; Modelos de regressão.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1089994
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