BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 

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Registro Completo
Biblioteca(s):  Epagri-Sede.
Data corrente:  21/11/2018
Data da última atualização:  21/11/2018
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  CAMPOS, A. R.; GIASSON, E.; COSTA, J. J. F.; SILVA, E. B.; MACHADO, I. R.; COELHO, F. F.
Título:  Uso de Random Forest e Árvores de Decisão no mapeamento digital de solos.
Ano de publicação:  2017
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 36., 2017, Belém. Resumos... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2017.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Atualmente no mapeamento digital de solos são utilizados diversos algoritmos de aprendizagem de máquina para predição de classes ou propriedades de solos. Dentre esses, tem destaque a Árvore de Decisão (AD), a qual tem sido mais utilizada por apresentar melhores resultados. No entanto, por utilizar uma única árvore para predição da variável resposta, a AD pode apresentar grande complexidade e até mesmo inviabilizar sua utilização no MDS. Uma alternativa é a utilização da Random Forest (RF), a qual faz uso de n ADs para predizer uma mesma variável resposta. Assim objetivou-se avaliar e comparar o desempenho de AD e RF na predição de classes de solo. Material e Métodos - A área de estudo foi o Vale dos Vinhedos (RS), com uma área de 8.120 ha, que dispõe de um mapa de solos na escala de 1:10.000, com 156 classes de solo, as quais foram utilizadas para treinar o modelo preditor utilizando AD (m=5) e RF (ntree=200). Para predição foram utilizadas 11 covariáveis preditoras (actslope, orientação de vertentes, nível de base da rede de drenagem, curvatura longitudinal, elevação, relação entre radiação direta e difusa, distância dos rios, densidade de drenagem, insolação difusa, declividade, posição relativa da declividade e profundidade do vale) derivadas de um modelo digital de elevação com resolução de 10 m. Para treinamento dos modelos foi utilizado uma amostragem estratificada com cerca de 50.000 pontos. A concordância entre o ma... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Algoritmos de classificação; mapas legados; predição de solos.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Epagri-Sede (Epagri-Sede)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
Epagri-Sede102956 - 1UPCPL - DD

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Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAno
Registros recuperados : 4
Primeira ... 1 ... Última
1.Imagem marcado/desmarcadoCOELHO, F. F.; GIASSON, E.; CAMPOS, A. R.; COSTA, J. J. F.; COBLINSKI, J. A.; SILVA, E. B. ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND OBJECT-BASED CLASSIFICATION FOR DIGITAL SOIL MAPPING. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de janeiro. Abstracts... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2018.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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2.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. J. F.; SILVA, E. B.; COELHO, F. F.; TIECHER, T.; BISSANI, C. A.; FILIPPI, D. Atributos químicos relacionados à acidez e capacidade de troca de cátions de solos do Rio Grande do Sul com diferentes graus de intemperização. Acta Iguazu, Cascavel, v. 8, n. 2, p. 81-100, 2019.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: Nacional - B
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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3.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. J. F.; GIASSON, É.; CAMPOS, A. R.; SILVA, E. B.; MACHADO, I. R.; COELHO, F. F. REGRESSÕES LOGÍSTICAS MÚLTIPLAS E ÁRVORES DE DECISÃO NA PREDIÇÃO DE UNIDADES FISIOGRÁFICAS. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 36., 2017, Belém. Resumos... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2017.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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4.Imagem marcado/desmarcadoCAMPOS, A. R.; GIASSON, E.; COSTA, J. J. F.; SILVA, E. B.; MACHADO, I. R.; COELHO, F. F. Uso de Random Forest e Árvores de Decisão no mapeamento digital de solos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 36., 2017, Belém. Resumos... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2017.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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