Influência do modelo digital de elevação no mapeamento digital de atributos do solo por random forest (RF).

BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; PEREIRA, N. R.; CALDERANO FILHO, B.

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	BHERING, S. B.	pt_BR
dc.contributor.author	CHAGAS, C. da S.	pt_BR
dc.contributor.author	CARVALHO JUNIOR, W. de	pt_BR
dc.contributor.author	PEREIRA, N. R.	pt_BR
dc.contributor.author	CALDERANO FILHO, B.	pt_BR
dc.date.accessioned	2016-01-19T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2016-01-19T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.created	2016-01-19	pt_BR
dc.date.issued	2015	pt_BR
dc.identifier.citation	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 35., 2015, Natal. O solo e suas múltiplas funções: anais. Natal: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2015.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1034268	pt_BR
dc.description	As propriedades físicas e químicas dos solos são importantes para o manejo dos solos, pois influenciam a sua fertilidade, as taxas de infiltração, retenção de umidade, entre outros. Muito da variabilidade dessas propriedades pode ser explicada por atributos do terreno derivados de modelos digitais de elevação (MDE). Todavia, as cartas topográficas, utilizadas para geração destes modelos, ainda são uma grande carência no Brasil, seja em cobertura seja em escala. Dessa forma, a utilização de dados do 'Shutlle Radar Topoghaphy Mission' - SRTM pode contribuir no mapeamento dessas propriedades do solo. O objetivo desse estudo foi avaliar a influência da fonte do modelo digital de elevação na predição por random forest (RF) dos teores de areia, argila e capacidade de troca catiônica (CTC). Nessa avaliação foram utilizadas amostras superficiais (0-20cm) de 44 perfis de solos, coletados durante a elaboração do Zoneamento agroecológico do Estado do Mato Grosso do Sul, e como fonte de dados para elaboração dos MDEs, cartas topográficas do IBGE e dados do SRTM (Topodata). Complementarmente, utilizou-se também dados do sensor TM do Landsat 5. Os valores do coeficiente de determinação (R2) obtidos com essa análise foram superiores, para todos os atributos avaliados, quando se utilizou os dados do SRTM (Topodata). A moderada performance do modelo random forest (RF) neste estudo pode ser atribuída ao tamanho reduzido (44 perfis) do conjunto de dados utilizado.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Pedometria	pt_BR
dc.subject	Morfometria	pt_BR
dc.subject	Rio Formoso	pt_BR
dc.title	Influência do modelo digital de elevação no mapeamento digital de atributos do solo por random forest (RF).	pt_BR
dc.type	Artigo em anais e proceedings	pt_BR
dc.date.updated	2016-02-17T11:11:11Z	pt_BR
riaa.ainfo.id	1034268	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2016-02-17	pt_BR
dc.contributor.institution	SILVIO BARGE BHERING, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; NILSON RENDEIRO PEREIRA, CNPS; BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS.	pt_BR
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPS)

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