2016
DOI: 10.1590/s0100-204x2016000900038
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Abstract: Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar diferentes estratégias para a predição da distribuição de classes de solo em mapas pedológicos digitais de áreas sem dados de referência, na bacia sedimentar do São Francisco, no Norte de Minas Gerais. As estratégias incluíram: o detalhamento da legenda, o treinamento por observações em campo, a ampliação do conjunto de treinamento e o uso de diferentes algoritmos de mineração de dados. Foram elaboradas quatro matrizes, diferenciadas pelo volume de dados, para o ap… Show more

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“…Para essa área todas as classes apresentaram acurácia do mapeador igual ou superior a 64%, sendo que as duas com maior número de perfis (LV e RR) apresentaram concordância superior a 90%. Na validação com os perfis de solos para ambas às áreas de estudo, os valores de AG obtidos podem ser considerados satisfatórios, uma vez que estão de acordo com outros estudos que utilizaram perfis de solos para predição de ocorrência dos solos no MDS (Häring et al, 2012;Bagheri Bodaghabadi et al, 2015;Vasques et al, 2015;Dias et al, 2016). Tabela 2.…”
Section: Resultsunclassified
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“…Para essa área todas as classes apresentaram acurácia do mapeador igual ou superior a 64%, sendo que as duas com maior número de perfis (LV e RR) apresentaram concordância superior a 90%. Na validação com os perfis de solos para ambas às áreas de estudo, os valores de AG obtidos podem ser considerados satisfatórios, uma vez que estão de acordo com outros estudos que utilizaram perfis de solos para predição de ocorrência dos solos no MDS (Häring et al, 2012;Bagheri Bodaghabadi et al, 2015;Vasques et al, 2015;Dias et al, 2016). Tabela 2.…”
Section: Resultsunclassified
“…De modo geral, a reprodutibilidade do mapa convencional de solos (Tabela 4) com os dados coletados apenas nos pixels dos perfis de solos alcançou valores próximos ao valor médio de 60% observado na literatura em estudos com outras estratégias de amostragem utilizada no mapeamento digital de solos (Höfig et al, 2014;Giasson et al, 2015;Bagatini et al, 2016;Dias et al, 2016;Pelegrino et al, 2016). Vale destacar que em ambas as áreas de estudo apenas duas unidades representam mais de 75% da composição dos respectivos mapas de solos, sendo estas as mais importantes na predição e as quais apresentaram maior concordância com os mapas legados utilizados na validação.…”
Section: /9unclassified
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“…In this approach, the covariates represent the main factors of soil formation, including climate, organisms, relief, parental material, and time. Moreover, the legacy data obtained by traditional surveys and new field samplings can be used to train models for soil class inferences in unmapped areas Bagatini et al, 2016;Pahlavan-Rad et al, 2016;Silva et al, 2016;Meier et al, 2018).…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%