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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
14/05/2007 |
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Data da última atualização: |
13/08/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
TIMM, L. C.; GOMES, D. T.; BARBOSA, E. P.; REICHARDT, K.; SOUZA, M. D. de; DYNIA, J. F. |
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Afiliação: |
L. C. TIMM, UFPel/FAEM - Depto de Engenharia Rural; D. T. GOMES, UNICAMP/IMECC - Depto. de Estatística; E. P. BARBOSA, UNICAMP/IMECC - Depto. de Estatística; K. REICHARDT, USP/CENA - Lab. de Física de Solo; MANOEL DORNELAS DE SOUZA, CNPMA; J. F. DYNIA. |
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Título: |
Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, Piracicaba, v. 63, n. 4, p. 386-395, jul./ago. 2006. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41? S e 47º00? W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo. |
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Palavras-Chave: |
Modelos de predição; Propriedades do solo; Redes neurais; Transição espacial. |
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Thesagro: |
Física do solo; Química do solo. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/125708/1/2006AP-018.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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