COMPARAÇÃO DE ESQUEMAS DE AMOSTRAGEM PARA TREINAMENTO DE MODELOS PREDITORES NO MAPEAMENTO DIGITAL DE CLASSES DE SOLOS

Os modelos preditores usados no mapeamento digital de solos (MDS) precisam ser treinados com dados que captem ao máximo a variação dos atributos do terreno e dos solos, a fim de gerar correlações adequadas entre as variáveis ambientais e a ocorrência dos solos. Para avaliar a acurácia desses modelos, tem sido constatado o uso de diferentes métodos de avaliação da acurácia no MDS. Os objetivos deste estudo foram comparar o uso de três esquemas de amostragem para treinar algoritmo de árvore de classificação (CART) e avaliar a capacidade de predição dos modelos gerados por meio de quatro métodos. Foram utilizados os esquemas de amostragem: aleatório simples; proporcional à área de cada unidade de mapeamento de solos (UM); e estratificado pelo número de UM. Os métodos de avaliação testados foram: aparente, divisão percentual, validação cruzada com 10 subconjuntos e reamostragem com sete conjuntos de dados independentes. As acurácias dos modelos estimadas pelos métodos foram comparadas com as acurácias mensuradas obtidas pela comparação dos mapas gerados, a partir de cada esquema de amostragem, com o mapa convencional de solos na escala 1:50.000. Os esquemas de amostragem influenciaram na quantidade de UMs preditas e na acurácia dos modelos e dos mapas gerados. Os esquemas de amostragem proporcional e estratificada resultaram mapas digitais menos acurados, e a acurácia dos modelos variou conforme o método de avaliação empregado. A amostragem aleatória resultou no mapa digital mais acurado e apresentou valores da acurácia semelhantes para todos os métodos de avaliação testados.

Selection of Salix myrsinifolia clones for biomass forestry in Finland

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Spatial analysis of erythrocyte membrane fluctuations by digital holographic microscopy.

Red blood cell (RBC) membrane fluctuations provide important insights into cell states. We present a spatial analysis of red blood cell membrane fluctuations by using digital holographic microscopy (DHM). This interferometric and dye-free technique, possessing nanometric axial and microsecond temporal sensitivities enables to measure cell membrane fluctuations (CMF) on the whole cell surface. DHM acquisition is combined with a model which allows extracting the membrane fluctuation amplitude, while taking into account cell membrane topology. Uneven distribution of CMF amplitudes over the RBC surface is observed, showing maximal values in a ring corresponding to the highest points on the RBC torus as well as in some scattered areas in the inner region of the RBC. CMF amplitudes of 35.9+/-8.9 nm and 4.7+/-0.5 nm (averaged over the cell surface) were determined for normal and ethanol-fixed RBCs, respectively.

SELEÇÃO DE DENSIDADE DE AMOSTRAGEM COM BASE EM DADOS DE ÁREAS JÁ MAPEADAS PARA TREINAMENTO DE MODELOS DE ÁRVORE DE DECISÃO NO MAPEAMENTO DIGITAL DE SOLOS

Para estudar técnicas de amostragem, úteis ao mapeamento digital de solos (MDS), objetivou-se avaliar o efeito da variação da densidade de pontos amostrais com base em dados de áreas já mapeadas por métodos tradicionais na acurácia dos modelos de árvores de decisão (AD) para a geração de mapas de solos por MDS. Em duas bacias hidrográficas no noroeste do Rio Grande do Sul, usou-se, como referência, antigos mapas convencionais de solos na escala 1:50.000. A partir do modelo digital de elevação do terreno e da rede hidrográfica, foram gerados mapas das variáveis preditoras: elevação, declividade, curvatura, comprimento de fluxo, acúmulo de fluxo, índice de umidade topográfica e distância euclideana de rios. A escolha dos locais dos pontos amostrais foi aleatória e testaram-se densidades amostrais que variaram de 0,1 a 4 pontos/ha. O treinamento dos modelos foi realizado no software Weka, gerando-se modelos preditores usando diferentes tamanhos do nó final da AD para obter AD com tamanhos distintos. Quando não se controlou o tamanho das AD, o aumento da densidade de amostragem resultou no aumento da concordância com os mapas básicos de referências e no aumento do número de unidades de mapeamento preditas. Nas AD com tamanho controlado, o aumento da densidade de amostragem não influenciou a concordância com os mapas de referência e interferiu muito pouco no número de unidades de mapeamento preditas.

Multiple Geotechnological Tools Applied to Digital Mapping of Tropical Soils

ABSTRACT In recent years, geotechnologies as remote and proximal sensing and attributes derived from digital terrain elevation models indicated to be very useful for the description of soil variability. However, these information sources are rarely used together. Therefore, a methodology for assessing and specialize soil classes using the information obtained from remote/proximal sensing, GIS and technical knowledge has been applied and evaluated. Two areas of study, in the State of São Paulo, Brazil, totaling approximately 28.000 ha were used for this work. First, in an area (area 1), conventional pedological mapping was done and from the soil classes found patterns were obtained with the following information: a) spectral information (forms of features and absorption intensity of spectral curves with 350 wavelengths -2,500 nm) of soil samples collected at specific points in the area (according to each soil type); b) obtaining equations for determining chemical and physical properties of the soil from the relationship between the results obtained in the laboratory by the conventional method, the levels of chemical and physical attributes with the spectral data; c) supervised classification of Landsat TM 5 images, in order to detect changes in the size of the soil particles (soil texture); d) relationship between classes relief soils and attributes. Subsequently, the obtained patterns were applied in area 2 obtain pedological classification of soils, but in GIS (ArcGIS). Finally, we developed a conventional pedological mapping in area 2 to which was compared with a digital map, ie the one obtained only with pre certain standards. The proposed methodology had a 79 % accuracy in the first categorical level of Soil Classification System, 60 % accuracy in the second category level and became less useful in the categorical level 3 (37 % accuracy).

Släkten Laurent i Finland

Selostus: Laurent-suku Suomessa

Effect of weather and climatological background on snow damage of forests in Southern Finland in November 1991

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