Data mining applied to feature selection methods for aboveground carbon stock modelling (Registro n. 299739)
[ somente texto ]
| 000 -LÍDER | |
|---|---|
| fixed length control field | 04538nab a2200325 i 4500 |
| 003 - CÓDIGO MARC DA AGÊNCIA CATALOGADORA | |
| Campo de controle | BR-BrBNA |
| 005 - DATA E HORA DA ÚLTIMA ATUALIZAÇÃO | |
| Campo de controle | 20240523121810.0 |
| 008 - CAMPO DE TAMANHO FIXO | |
| fixed length control field | 240523b2022 bl.ar|pooa||| 00| 0 eng | |
| 040 ## - FONTE DA CATALOGAÇÃO | |
| Agência catalogadora | BR-BrBNA |
| Idioma da catalogação | eng |
| 072 ## - CATEGORIA AGRIS | |
| Código AGRIS | K10 |
| 072 ## - CATEGORIA AGRIS | |
| Código AGRIS | U40 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Carvalho, Mônica Canaan |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Gomide, Lucas Rezende |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Scolforo, José Roberto Soares |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Páscoa, Kalill José Viana da |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Araújo, Laís Almeida |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Lopes, Isáira Leite e |
| 245 ## - TÍTULO PRINCIPAL | |
| Título principal | Data mining applied to feature selection methods for aboveground carbon stock modelling |
| 500 ## - NOTA GERAL | |
| Nota geral | Publicação on-line; 27 ref.; 4 illus.; Summaries (En, Pt) |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Koha item type | |
| 520 ## - NOTA DE RESUMO | |
| Nota de conteúdo | <br/>Abstract – The objective of this work was to apply the random forest (RF) algorithm to the modelling of the aboveground carbon (AGC) stock of a tropical forest by testing three feature selection procedures – recursive removal and the uniobjective and multiobjective genetic algorithms (GAs). The used database covered 1,007 plots sampled in the Rio Grande watershed, in the state of Minas Gerais state, Brazil, and 114 environmental variables (climatic, edaphic, geographic, terrain, and spectral). The best feature selection strategy – RF with multiobjective GA – reaches the minor root-square error of 17.75 Mg ha-1 with only four spectral variables – normalized difference moisture index, normalized burn ratio 2 correlation texture, treecover, and latent heat flux –, which represents a reduction of 96.5% in the size of the database. Feature selection strategies assist in obtaining a better RF performance, by improving the accuracy and reducing the volume of the data. Although the recursive removal and multiobjective GA showed a similar performance as feature selection strategies, the latter presents the smallest subset of variables, with the highest accuracy. The findings of this study highlight the importance of using near infrared, short wavelengths, and derived vegetation indices for the remote-sense-based estimation of AGC. The MODIS products show a significant relationship with the AGC stock and should be further explored by the scientific community for the modelling of this stock.<br/><br/><br/>Index terms: forest management, genetic algorithm, random forest. |
| 520 ## - NOTA DE RESUMO | |
| Nota de conteúdo | <br/>Resumo – O objetivo deste trabalho foi aplicar o algoritmo “random forest” (RF) à modelagem do estoque de carbono acima do solo (CAS) de uma floresta tropical, por meio da testagem de três procedimentos de seleção de variáveis: remoção recursiva e algoritmos genéticos (AGs) uniobjetivo e multiobjetivo. Os dados utilizados abrangeram 1.007 parcelas amostradas na bacia hidrográfica do Rio Grande, no estado de Minas Gerais, Brasil, e 114 variáveis ambientais (climáticas, edáficas, geográficas, de terreno e espectrais). A melhor estratégia de seleção de variáveis – a RF com AG multiobjetivo – chega ao menor erro quadrático de 17,75 Mg ha-1 com apenas quatro variáveis espectrais – índice de umidade por diferença normalizada, textura de correlação do índice de queimada por razão normalizada 2, cobertura arbórea e fluxo de calor latente –, o que representa redução de 96,5% no tamanho do banco de dados. As estratégias de seleção de variáveis ajudam a obter melhor desempenho da RF, ao melhorar a acurácia e reduzir o volume dos dados. Embora a remoção recursiva e o AG multiobjetivo mostrem desempenho semelhante como estratégias de seleção de variáveis, esta último apresenta menor subconjunto de variáveis, com maior precisão. As descobertas deste trabalho destacam a importância do uso de infravermelho próximo, comprimentos de onda curtos e índices de vegetação derivados para a estimativa de CAS baseada em sensoriamento remoto. Os produtos MODIS mostram relação significativa com o estoque de CAS e precisam ser melhor explorados pela comunidade científica para a modelagem deste estoque.<br/><br/><br/>Termos para indexação: manejo florestal, algoritmo genético, floresta aleatória. |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | FLORESTA TROPICAL |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | MANEJO |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | SENSORIAMENTO REMOTO |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | CARBONO |
| 773 0# - ENTRADA ANALÍTICA | |
| Host Biblionumber | 920 |
| Registro do item | 25802 |
| Imprenta | Brasília-DF Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA 1966- |
| Outro identificador | 2023-436358 |
| Título | Pesquisa Agropecuária Brasileira (Brazil) |
| ISSN | 0100-204X |
| Colação | v. 57 p. 1-13; (2022) |
| Número de controle de registro | BR2024001081 |
| 856 ## - ACESSO E ENDEREÇO ELETRÔNICO | |
| Identificador uniforme de recurso - URI | https://www.scielo.br/j/pab/a/679y4MZ9D5C4gZxZ4M7rGHv/?format=pdf&lang=en |
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BINAGRI