Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1164568
Registro completo de metadatos
Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorRODRIGUES, N. B.
dc.contributor.authorSILVA, J. C. L. da
dc.contributor.authorSILVA, R. P. M. da
dc.contributor.authorPINHEIRO, H. S. K.
dc.contributor.authorCARVALHO JUNIOR, W. de
dc.date.accessioned2024-05-28T18:53:15Z-
dc.date.available2024-05-28T18:53:15Z-
dc.date.created2024-05-28
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationEspaço Aberto, v. 14, n. 1, p. 157-174, 2024.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1164568-
dc.descriptionConceitos 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.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectPedometria
dc.subjectMachine-Learning
dc.subjectÁreas de Difícil Acesso
dc.subjectPedometrics
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectPoorly-Accessible Areas
dc.titleMapeamento digital dos teores de Fe2O3, MnO, Nb e TiO2 em Morro dos Seis Lagos - AM, Brasil.
dc.typeArtigo de periódico
dc.description.notesTítulo em inglês: Digital mapping of Fe2O3, MnO, Nb and TiO2 contents in Morro Seis Lagos - AM, Brazil.
riaa.ainfo.id1164568
riaa.ainfo.lastupdate2024-05-28
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.36403/espacoaberto.2024.60234
dc.contributor.institutionNIRIELE 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 en las colecciones:Artigo em periódico indexado (CNPS)

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción TamañoFormato 
Mapeamento-digital-dos-teores-2024.pdf4.36 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace