Data/hora: 24/06/2024 05:51:40

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