Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties (2006)
- Authors:
- Autor USP: REICHARDT, KLAUS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1590/s0103-90162006000400010
- Subjects: ANÁLISE DO SOLO; SOLOS
- Language: Inglês
- Abstract: O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41' S e 47º00' W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2006
- Source:
- Título do periódico: Scientia Agricola
- ISSN: 0103-9016
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 63, n.4, p.386-395, jul./ago., 2006
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
TIMM, L. C. et al. Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. Scientia Agricola, v. 63, n. 4, p. 386-395, 2006Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/s0103-90162006000400010. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Timm, L. C., Gomes, D. T., Barbosa, E. P., Reichardt, K., Souza, M. D. de, & Dynia, J. F. (2006). Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. Scientia Agricola, 63( 4), 386-395. doi:10.1590/s0103-90162006000400010 -
NLM
Timm LC, Gomes DT, Barbosa EP, Reichardt K, Souza MD de, Dynia JF. Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties [Internet]. Scientia Agricola. 2006 ; 63( 4): 386-395.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1590/s0103-90162006000400010 -
Vancouver
Timm LC, Gomes DT, Barbosa EP, Reichardt K, Souza MD de, Dynia JF. Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties [Internet]. Scientia Agricola. 2006 ; 63( 4): 386-395.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1590/s0103-90162006000400010 - A água que sofre com a erosão
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Informações sobre o DOI: 10.1590/s0103-90162006000400010 (Fonte: oaDOI API)
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