Mapping soil properties in a poorly-accessible area

Elias Mendes Costa, Helena Saraiva Koenow Pinheiro, Lúcia Helena Cunha dos Anjos, Robson Altiellys Tosta Marcondes, Yuri Andrei Gelsleichter
janeiro, 2020
PDF Citação Projeto DOI
Image credit: Elias

Resumo

DSM tools are useful for soil sampling and mapping in areas with limited access. Non-linear models are more effective to map soil properties than linear models. GAM_scorpan model can improve soil properties predictions. GAM smooth functions can successfully map soil properties in 3-D. The high functionality of 2-D and 3-D maps benefits decision-makers.

Tipo
Artigo de revista
Publicação
In Revista Brasileira de Ciência do Solo, 44:e0190107*
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DSM GAM. Machine Learning
Elias Mendes Costa
Elias Mendes Costa
Professor EBTT

Meu principal interesse acadêmico-científico-profissional envolve gênese, morfologia, classificação, fertilidade e manejo de solos, levantamento e mapeamento digital de solos, pedologia quantitativa (pedometria), geotecnologias e análise ambiental, modelagem e programação. E mais recentemente experimentação agrícola e desenvolvimento técnico científico com as principais culturas agrícolas do país.