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Biblioteca(s): | Embrapa Solos.
Data corrente: | 16/05/2013
Data da última atualização: | 08/11/2021
Autoria: | ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; CHAGAS, C. da S.
Afiliação: | Gustavo Pais de Arruda, APagri Consultoria Agronômica; José Alexandre M. Demattê, ESALQ-USP; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS.
Título: | Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem.
Ano de publicação: | 2013
Fonte/Imprenta: | Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 37, n. 2, p. 327-338, mar./abr. 2013.
DOI: | https://doi.org/10.1590/S0100-06832013000200004
Idioma: | Português
Conteúdo: | Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.
Palavras-Chave: | Classificação supervisionada; Covariáveis ambientais; Inteligência artificial.
Categoria do assunto: | P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/82878/1/V37N2a04.pdf
Registro original: | Embrapa Solos (CNPS)
Exemplares: | CNPS - (17365-1) - UPC - AP - DD -  -  - 2013.00168 - DIS