Sensoriamento remoto aplicado à predição de classes de solo em Floresta Tropical Seca: comparação entre tipos, fontes e épocas de aquisição.
Nosso objetivo foi: 1) avaliar três tipos de variáveis ambientais com diferentes resoluções espaciais (10, 30 e 90-m) e fontes, a fim de estimar classes de solos a nível de grande grupo de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS; Embrapa, 2006) em uma área plana com Floresta Tropical seca no Brasil, utilizando algoritmo de árvore de classificação (AC); 2) validar os resultados utilizando amostras independentes para validação; e 3) comparar os mapas resultantes dos modelos de AC com o mapa de solos convencional (Coelho et al., 2013).
Main Authors: | , , , |
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Other Authors: | |
Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
Language: | pt_BR por |
Published: |
2017-08-29
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Subjects: | Mapeamento digital de solos, Árvore de classificação, |
Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1074561 |
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Summary: | Nosso objetivo foi: 1) avaliar três tipos de variáveis ambientais com diferentes resoluções espaciais (10, 30 e 90-m) e fontes, a fim de estimar classes de solos a nível de grande grupo de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS; Embrapa, 2006) em uma área plana com Floresta Tropical seca no Brasil, utilizando algoritmo de árvore de classificação (AC); 2) validar os resultados utilizando amostras independentes para validação; e 3) comparar os mapas resultantes dos modelos de AC com o mapa de solos convencional (Coelho et al., 2013). |
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