Título:	Utilizando processamento em cascata e agrupamento em imagens para otimizar modelos de classificação de solos.
Autoria:	VASCONCELOS, G. T. SOUZA, K. X. S. de CAMARGO NETO, J. OLIVEIRA, S. R. de M.
Afiliação:	GABRIEL TESTON VASCONCELOS, IC/Unicamp; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.
Ano de publicação:	2019
Referência:	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019.
Páginas:	p. 569-575.
Conteúdo:	RESUMO. O presente artigo propõe duas novas abordagens para a classificação automática de solos, com o objetivo de aperfeiçoar o processo classificatório. As abordagens consistem no processamento em cascata para cada nível categórico e a organização dos horizontes do um perfil em forma de imagens possibilitando a classificação de perfis de solo como um todo. Constatou-se uma leve melhora, contudo a mesma carrega um grande custo computacional.
NAL Thesaurus:	Soil classification
Palavras-chave:	Árvores de decisão Floresta aleatória SVM Mineração de dados Atributos de solo Classificação de solos Decision Tree Random Forest Data Mining Soil Attributes
ISBN:	978-65-00-10242-0
Notas:	Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)