Data/hora: 23/09/2024 11:17:40

Biblioteca(s): 	Embrapa Solos.	
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