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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1164568Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | RODRIGUES, N. B. | |
| dc.contributor.author | SILVA, J. C. L. da | |
| dc.contributor.author | SILVA, R. P. M. da | |
| dc.contributor.author | PINHEIRO, H. S. K. | |
| dc.contributor.author | CARVALHO JUNIOR, W. de | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-28T18:53:15Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-28T18:53:15Z | - |
| dc.date.created | 2024-05-28 | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Espaço Aberto, v. 14, n. 1, p. 157-174, 2024. | |
| dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1164568 | - |
| dc.description | Conceitos em pedometria e técnicas de Machine Learning são cada vez mais utilizados na execução de levantamentos de solos, empregando procedimentos de mapeamento digital de solos. O objetivo do estudo foi avaliar o desempenho de modelos Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS), Radial Support Vector Machine (SVMRadial) e Random Forest (RF), para predição espacial de Fe2O3, MnO, Nb e TiO2, em Morro dos Seis Lagos-AM, Brasil. A metodologia consistiu em: Revisão bibliográfica; Compilação dos dados geoquímicos; Tratamento e análise dos dados (input data); Seleção de covariáveis; Aplicação de algoritmos para predição de elementos; Obtenção dos mapas, análise dos resultados e interpretações. Os resultados demonstraram maior acurácia para a predição de teores de óxido de ferro (Fe2O3), manganês (MnO) e nióbio (Nb) com o modelo RF, já para titânio (TiO2), melhor desempenho foi observado com o modelo SVMRadial. As covariáveis morfométricas foram mais relevantes do que covariáveis derivadas de índices espectrais. | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Pedometria | |
| dc.subject | Machine-Learning | |
| dc.subject | Áreas de Difícil Acesso | |
| dc.subject | Pedometrics | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject | Poorly-Accessible Areas | |
| dc.title | Mapeamento digital dos teores de Fe2O3, MnO, Nb e TiO2 em Morro dos Seis Lagos - AM, Brasil. | |
| dc.type | Artigo de periódico | |
| dc.description.notes | Título em inglês: Digital mapping of Fe2O3, MnO, Nb and TiO2 contents in Morro Seis Lagos - AM, Brazil. | |
| riaa.ainfo.id | 1164568 | |
| riaa.ainfo.lastupdate | 2024-05-28 | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.36403/espacoaberto.2024.60234 | |
| dc.contributor.institution | NIRIELE BRUNO RODRIGUES, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; JÚLIO CESAR LOPES DA SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO; RENAN PEREIRA MARINATTI DA SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS. | |
| Aparece nas coleções: | Artigo em periódico indexado (CNPS)![]() ![]() | |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Mapeamento-digital-dos-teores-2024.pdf | 4,36 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |








