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Biblioteca(s): 	Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	26/07/2010	
Data da última atualização: 	03/11/2021	
Autoria: 	CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de.	
Afiliação: 	CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; ELPÍDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFV; CARLOS ANTONIO OLIVEIRA VIEIRA, UFV; CARLOS ERNESTO GONÇALVES REYNAUD SCHAEFER, UFV; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS.	
Título: 	Atributos topográficos e dados do Landsat 7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais.	
Ano de publicação: 	2010	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 5, p. 497-50, maio 2010.	
DOI: 	https://doi.org/10.1590/S0100-204X2010000500009	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.	
Palavras-Chave: 	Atributos do terreno; Digital elevation model; Modelo digital de elevação; Rede neural artificial; Redes neurais artificiais.	
Thesagro: 	Classificação do solo.	
Thesaurus Nal: 	Neural networks.	
Categoria do assunto: 	--
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE-2010/48117/1/45n05a09.pdf	
Registro original: 	Embrapa Solos (CNPS)	
Exemplares: 	CNPS - (14968-1) - UPC - AP - DD -  -  - 2010.00032 - DIS
AI-SEDE - (48117-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS