Resultado da Pesquisa
A expressão de busca foi <related:sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.30.12.20.41-0:en:title:2:uncertainty spatial soil geostatistical:spatial modeling soil lime requirements uncertainty assessment using geostatistical sequential indicator simulation:>.
2 referências similares encontradas (inclusive a original) buscando em 22 dentre 22 Arquivos.
Data e hora local de busca: 16/05/2024 01:33.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3Q582EE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.30.12.20   (acesso restrito)
Última Atualização2017:11.30.12.20.41 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.30.12.20.41
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.28.01 (UTC) administrator
DOI10.4236/ojss.2017.77011
ISSN2162-5360
Chave de CitaçãoOrtizFelCamRenOrt:2017:SpMoSo
TítuloSpatial modeling of soil lime requirements with uncertainty assessment using geostatistical sequential indicator simulation
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho3976 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ortiz, Jussara de Oliveira
2 Felgueiras, Carlos Alberto
3 Camargo, Eduardo Celso Gerbi
4 Rennó, Camilo Daleles
5 Ortiz, Manoel Jimenez
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHKL
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGQD
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGUK
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGN2
Grupo1 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Geopixel Soluções em Geotecnologias e TI
Endereço de e-Mail do Autor1 jussara.ortiz@inpe.br
2 carlos.felgueiras@inpe.br
3 eduardo.camargo@inpe.br
4 camilo.renno@inpe.br
RevistaOpen Journal of Soil Science
Volume7
Páginas133-148
Histórico (UTC)2017-11-30 12:22:21 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:28:01 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSpatial Modeling of Soil Attributes
Indicator Geostatistics
Joint Simulation
Principal Component Analyses
Spatial Uncertainty Analyses
ResumoThis work presents and analyses a geostatistical methodology for spatial modelling of Soil Lime Requirements (SLR) considering punctual samples of Cation Exchange Capacity (CEC) and Base Saturation (BS) soil properties. Geostatistical Sequential Indicator Simulation is used to draw realizations from the joint uncertainty distributions of the CEC and the BS input variables. The joint distributions are accomplished applying the Principal Component Analyses (PCA) approach. The Monte Carlo method for handling error propagations is used to obtain realization values of the SLR model which are considered to compute and store statistics from the output uncertainty model. From these statistics, it is obtained predictions and uncertainty maps that represent the spatial variation of the output variable and the propagated uncertainty respectively. Therefore, the prediction map of the output model is qualified with uncertainty information that should be used on decision making activities related to the planning and management of environmental phenomena. The proposed methodology for SLR modelling presented in this article is illustrated using CEC and BS input sample sets obtained in a farm located in Ponta Grossa city, Paraná state, Brazil.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Spatial modeling of...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 30/11/2017 10:20 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoortiz_spatial.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 4
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.06 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.05 2
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/45U879M
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2021/12.09.15.05.16   (acesso restrito)
Última Atualização2021:12.15.11.01.09 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2021/12.09.15.05.17
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.27.18 (UTC) administrator
DOI10.5753/jidm.2021.1786
ISSN2178-7107
Rótulolattes: 1649941449641846 2 FelgueirasOrtCamNamKor:2021:ExGeMo
Chave de CitaçãoFelgueirasOrtCamNamKör:2021:ExGeMo
TítuloExploring Geostatistical Modeling and Visualization Techniques of Uncertainties for Categorical Spatial Data
Ano2021
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho859 KiB
2. Contextualização
Autor1 Felgueiras, Carlos Alberto
2 Ortiz, Jussara de Oliveira
3 Camargo, Eduardo Celso Gerbi
4 Namikawa, Laércio Massaru
5 Körting, Thales Sehn
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JGQD
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHKL
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGUK
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHL5
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 carlinhos.felg@gmail.com
2 jussara.ortiz@inpe.br
3 eduardo.camargo@inpe.br
4 namikawa@gmail.com
5 contato.tsk@gmail.com
RevistaJournal of Information and Data Management - JIDM
Volume12
Número4
Páginas330-341
Nota SecundáriaB3_INTERDISCIPLINAR B3_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_SAÚDE_COLETIVA B5_MEDICINA_II B5_ENGENHARIAS_III B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_BIODIVERSIDADE
Histórico (UTC)2021-12-16 19:08:12 :: lattes -> administrator :: 2021
2022-04-03 22:27:18 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveIndicator geostatistics
Spatial Modeling of Categorical Attributes
Uncertainty visualization
ResumoThis article presents and analyzes the indicator geostatistical modeling and some visualization techniques of uncertainty models for categorical spatial attributes. A set of sample points of some categorical attribute is used as input information. The indicator approach requires a transformation of sample points on fields of indicator samples according to the classes of interest. Experimental and theoretical semivariograms of the indicator fields are defined representing the spatial variation of the indicator information. The indicator fields, along with their semivariograms, are used to determine the uncertainty model, the conditioned probability distribution function, of the attribute at any location inside the geographic region delimited by the samples. The probability functions are considered for producing prediction and probability maps based on the maximum class probability criterion. These maps can be visualized using different techniques. In this article, it is considered individual visualization of the predicted and probability maps and a combination of them. The predicted maps can also be visualized with or without constraints related to the uncertainty probabilities. The combined visualizations are based on three-dimensional (3D) planar projection and on the RedGreen-Blue to Intensity-Hue-Saturation (RGB-IHS) fusion transformation techniques. The methodology of this article is illustrated by a case study with real data, a sample set of soil textures observed in an experimental farm located in the region of São Carlos city in São Paulo State, Brazil. The resulting maps of the case study are presented and the advantages and the drawbacks of the visualization options are analyzed and discussed.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Exploring Geostatistical Modeling...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvofelgueiras_exploring.pdf
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.05 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.06 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.44.59 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url usergroup
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar