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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Benedet, Lucas | - |
| Autor(es): dc.creator | Faria, Wilson Missina | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Sérgio Henrique Godinho | - |
| Autor(es): dc.creator | Mancini, Marcelo | - |
| Autor(es): dc.creator | Guilherme, Luiz Roberto Guimarães | - |
| Autor(es): dc.creator | Demattê, José Alexandre Melo | - |
| Autor(es): dc.creator | Curi, Nilton | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:52:52Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:52:52Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-04-15 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/43017 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0016706119324826#! | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1149503 | - |
| Descrição: dc.description | Recently, portable X-ray fluorescence (pXRF) spectrometer and visible near-infrared (Vis-NIR) spectroscopy are increasingly being applied for soil types and attributes prediction, but a few works have used them combined in tropical regions. Thus, this work aimed at analyzing models’ performance when predicting soil types at subgroup taxonomic level via pXRF and Vis-NIR separately and together. 315 soil samples were collected in both A and B horizons in three important Brazilian states. Samples undergone laboratorial analyses for soil classification and were submitted to pXRF and Vis-NIR (350–2500 nm) analyses. Vis-NIR spectral data preprocessing was evaluated utilizing Savitzky-Golay (WT) and Savitzky-Golay with Binning (WB) methods. Four classification algorithms were employed in modeling: Support Vector Machine with Linear (SVM-L) and Radial (SVM-R) kernel, C5.0, and Random Forest (RF). Predictions were made using only B horizon and using A + B horizon data. Overall accuracy and Cohen’s Kappa index evaluated model quality. Both sensors displayed efficacy in soil types prediction. A + B horizons data combined using pXRF + Vis-NIR via SVM-R (WT and WB) delivered accurate predictions (89.32% overall accuracy and 0.75 Kappa index), but the best predictions were achieved using only B horizon data via pXRF with RF, pXRF + Vis-NIR (WT) with RF, pXRF + Vis-NIR (WB) with C5.0, and pXRF + Vis-NIR (WB) with RF (89.23% overall accuracy and 0.80 Kappa index). For tropical soils, soil subgroup prediction using only B horizon data obtained by pXRF in tandem with RF algorithm may be a viable alternative to assist in soil classification, especially when the acquisition of Vis-NIR is not possible. | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Elsevier | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Geoderma | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Soil classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Support vector machine | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Tropical soils | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Proximal sensors | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Portable X-ray fluorescence (pXRF) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classificação do solo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Máquina de vetor de suporte | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensores proximais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fluorescência de raios-x portátil | - |
| Título: dc.title | Soil subgroup prediction via portable X-ray fluorescence and visible near-infrared spectroscopy | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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