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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
01/12/2010 |
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Data da última atualização: |
01/12/2010 |
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Autoria: |
COELHO, F. F.; GIASSON, E. |
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Título: |
Métodos para mapeamento digital de solos com utilização de sistema de informação geográfica. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência Rural, Santa Maria, v. 40, n. 10, p. 2099-2106, out. 2010. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Mapas pedológicos são fontes de informações primordiais para planejamento e manejo do uso do solo, porém apresentam altos custos de produção. A fim de produzir mapas de solos a partir de mapas existentes, neste trabalho, foram comparados métodos de classificação em estágio único (Regressões Logísticas Múltiplas Multinomiais e Bayes) e em estágios múltiplos (Classification and Regression Trees (CART), J48 e Logistic Model Trees (LMT)) com a utilização de sistemas de informações geográficas e de variáveis geomorfométricas para produção de mapas pedológicos com legenda original e simplificada. A base de dados foi gerenciada em aplicativo computacional ArcGis, em que as variáveis e o mapa original foram relacionados por meio de amostras de treinamento para os algoritmos. Os resultados dos algoritmos obtidos no software Weka foram implementados no ArcGis, para a confecção dos mapas. Foram geradas matrizes de erros para análise de acurácias dos mapas. As variáveis geomorfométricas de declividade, perfil e plano de curvatura, elevação e índice de umidade topográfica são aquelas que melhor explicam a distribuição espacial das classes de solo. Os métodos de classificação em estágio múltiplo apresentaram sensíveis melhoras nas acurácias globais, porém significativas melhoras nos índices Kappa. A utilização de legenda simplificada aumentou significativamente as acurácias do produtor e do usuário. |
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
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520 $aMapas pedológicos são fontes de informações primordiais para planejamento e manejo do uso do solo, porém apresentam altos custos de produção. A fim de produzir mapas de solos a partir de mapas existentes, neste trabalho, foram comparados métodos de classificação em estágio único (Regressões Logísticas Múltiplas Multinomiais e Bayes) e em estágios múltiplos (Classification and Regression Trees (CART), J48 e Logistic Model Trees (LMT)) com a utilização de sistemas de informações geográficas e de variáveis geomorfométricas para produção de mapas pedológicos com legenda original e simplificada. A base de dados foi gerenciada em aplicativo computacional ArcGis, em que as variáveis e o mapa original foram relacionados por meio de amostras de treinamento para os algoritmos. Os resultados dos algoritmos obtidos no software Weka foram implementados no ArcGis, para a confecção dos mapas. Foram geradas matrizes de erros para análise de acurácias dos mapas. As variáveis geomorfométricas de declividade, perfil e plano de curvatura, elevação e índice de umidade topográfica são aquelas que melhor explicam a distribuição espacial das classes de solo. Os métodos de classificação em estágio múltiplo apresentaram sensíveis melhoras nas acurácias globais, porém significativas melhoras nos índices Kappa. A utilização de legenda simplificada aumentou significativamente as acurácias do produtor e do usuário.
773 $tCiência Rural, Santa Maria$gv. 40, n. 10, p. 2099-2106, out. 2010.
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Registro original: |
Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
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| Registros recuperados : 4 | |
| 1. |  | COELHO, 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. | | COSTA, 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 Indexado | Circulação/Nível: Nacional - B |
| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 3. | | COSTA, 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. | | CAMPOS, 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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| Registros recuperados : 4 | |
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