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1.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. J. F.; GIASSON, E.; SILVA, E. B.; COBLINSKI, J. A.; TIECHER, T. Use of color parameters int he grouping of soil samples produces more accurate predictions of soil texture and soil organic carbon. Computers and Eletronics in Agriculture, Holanda, n. 177, p. 1-15, 2020.
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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2.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.
Biblioteca(s): Epagri-Sede.
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Registro Completo
Biblioteca(s):  Epagri-Sede.
Data corrente:  28/09/2020
Data da última atualização:  28/09/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  Internacional - A
Autoria:  COSTA, J. J. F.; GIASSON, E.; SILVA, E. B.; COBLINSKI, J. A.; TIECHER, T.
Título:  Use of color parameters int he grouping of soil samples produces more accurate predictions of soil texture and soil organic carbon.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  Computers and Eletronics in Agriculture, Holanda, n. 177, p. 1-15, 2020.
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Prediction of soil properties such as texture and soil organic carbon (SOC) content by reflectance spectroscopy (RS) is influenced by the heterogeneity of soil samples used to calibrate multivariate models. These soil properties are directly related to color, which, in turn, can be estimated by color parameters derived from the visible (Vis) spectrum at no additional cost. At present, only a few publications have addressed the effect that input data structure and soil heterogeneity have on model performance. Therefore, the objectives of this study were to use Vis-based-color parameters combined with multivariate statistical techniques to group soil samples and comparing the results of different SOC, clay, sand and silt prediction models. Soil sampling was conducted over an area of approximately 500 ha in the region of São Joaquim National Park, Santa Catarina State, Brazil, where a total of 260 soil samples were collected. Soil reflectance data were obtained by Vis-NIR-SWIR spectroscopy in the laboratory, through a spectroradiometer that covers the 350?2500 nm. Soil organic carbon content was determined by dry combustion in an elemental analyzer. Sand, silt and clay fractions were determined using the pipette method. Twenty-two components of color parameters were derived from the Vis spectrum with the use of colorimetry models. For the definition of the most appropriate number of soil sample clusters, two multivariate statistical analyzes: principal component analysis (PCA) ... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  color parameters; multivariate calibration models; Reflectance spectroscopy; soil organic carbon; soil texture.
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-Sede104935 - 1UPCAP - DD
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