Sensoriamento remoto aplicado à predição de classes de solo em Floresta Tropical Seca: comparação entre tipos, fontes e épocas de aquisição.
Sensoriamento remoto aplicado à predição de classes de solo em Floresta Tropical Seca: comparação entre tipos, fontes e épocas de aquisição.
Autoria: DART, R. de O.; VASQUES, G. de M.; COELHO, M. R.; FERNENDES, N. F.
Resumo: 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).
Ano de publicação: 2017
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Solos
Palavras-chave: Mapeamento digital de solos, Árvore de classificação
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