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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorCATEN, A. tenpt_BR
dc.contributor.authorDALMOLIN, R. S. D.pt_BR
dc.contributor.authorPEDRON, F. A.pt_BR
dc.contributor.authorMENDONÇA-SANTOS, M. de L.pt_BR
dc.date.accessioned2011-10-14T11:11:11Zpt_BR
dc.date.accessioned2011-10-14T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2011-10-14T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2011-10-14T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2011-10-14pt_BR
dc.date.issued2011pt_BR
dc.identifier.citationRevista Brasileira de Ciência do Solo, v. 35, n. 1, p. 53-62, fev. 2011.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/903125pt_BR
dc.descriptionMétodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMapeamento digital de solopt_BR
dc.subjectPedometriapt_BR
dc.titleRegressões logísticas múltiplas: fatores que influenciam sua aplicação na predição de classes de solos.pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.date.updated2014-12-09T11:11:11Zpt_BR
riaa.ainfo.id903125pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2014-12-09pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1590/S0100-06832011000100005pt_BR
dc.contributor.institutionAlexandre ten Caten, UFSM; Ricardo Simão Diniz Dalmolin, UFSM; Fabrício Araújo Pedron, UFSM; MARIA DE LOURDES M SANTOS BREFIN, CNPS.pt_BR
Aparece en las colecciones:Artigo em periódico indexado (CNPS)

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