Data/hora: 03/06/2024 11:06:51

Biblioteca(s): | Embrapa Solos.
Tipo da produção científica: | Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível: | A - 2
Data corrente: | 30/12/2014
Data da última atualização: | 08/11/2021
Autoria: | CALDERANO FILHO, B.; POLIVANOV, H.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; BARROSO, E. V.; GUERRA, A. J. T.; CALDERANO, S. B.
Afiliação: | BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS; HELENA POLIVANOV, UFRJ; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; EMÍLIO VELLOSO BARROSO, UFRJ; ANTÔNIO JOSÉ TEIXEIRA GUERRA, UFRJ; SEBASTIAO BARREIROS CALDERANO, CNPS.
Título: | Artificial neural networks applied for soil class prediction in mountainous landscape of the Serra do Mar.
Ano de publicação: | 2014
Fonte/Imprenta: | Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 38, n. 6, p. 1681-1693, 2014.
DOI: | https://doi.org/10.1590/S0100-06832014000600003
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | A informação de solo é necessária para o gerenciamento do ambiente agrícola. O objetivo deste trabalho foi aplicar redes neurais artificiais (RNAs) para a predição de classes de solos, utilizando como fonte de dados produtos de sensores remotos orbitais, atributos do terreno derivados de um modelo digital de elevação e informação da geologia local, visando avaliar a utilização dessa abordagem no mapeamento digital de solos, em área com elevado grau de diversidade litológica na Serra do Mar. O simulador de redes neurais utilizado foi o JavaNNS e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Para a predição das classes de solos, testaram-se diferentes combinações entre as variáveis discriminantes selecionadas: elevação, declividade, aspecto, curvatura, plano de curvatura, perfil de curvatura, índice topográfico, radiação solar, fator topográfico LS, informações da geologia local e índices minerais de argila, óxidos de ferro e vegetação por diferença normalizada (NDVI), derivados de uma imagem do sensor ETM+ do LANDSAT 7. Dos conjuntos testados, os melhores resultados foram obtidos com todas as variáveis discriminantes associadas às informações de geologia, alcançando exatidão global entre 93,2 e 95,6 % e índice Kappa entre 0,924 e 0,951 (conjunto 13). Excluindo a variável perfil de curvatura (conjunto 12), a exatidão global alcançada oscilou entre 93,9 e 95,4 % e o Kappa entre 0,932 e 0,948. Os mapas inferidos pelo classificador por redes neurais evidenciaram coerência e semelhança com o mapa de solos convencional, produzido para área de estudo, apresentando porém, mais detalhes espaciais. Os resultados apresentaram o potencial de utilização de RNAs na predição de classes de solos de áreas montanhosas com diversidade litológica.
Palavras-Chave: | Atributos do terreno; Mapeamento digital; Redes neurais artificiais.
Categoria do assunto: | P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/114660/1/V38N6a03-RBCS-BRAZ.pdf
Registro original: | Embrapa Solos (CNPS)
Exemplares: | CNPS - (18770-1) - UPC - AP - DD -  -  - 2014.01026 - DIS