02093naa a2200193 a 450000100080000000500110000800800410001902400570006010000210011724501220013826000090026052013960026965300350166565300280170065300290172870000230175770000210178077300980180119580802021-11-08       2013    bl uuuu     u00u1 u    #d7 ahttps://doi.org/10.1590/S0100-068320130002000042DOI1 aARRUDA, G. P. de  aMapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem.h[electronic resource]  c2013  aTécnicas 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.  aClassificação supervisionada  aCovariáveis ambientais  aInteligência artificial1 aDEMATTÊ, J. A. M.1 aCHAGAS, C. da S.  tRevista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MGgv. 37, n. 2, p. 327-338, mar./abr. 2013.