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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/918793Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | SOUZA, E. de | |
| dc.contributor.author | FERNANDES FILHO, E. I. | |
| dc.contributor.author | CHAGAS, C. da S. | |
| dc.contributor.author | SCHAEFER, C. E. G. R. | |
| dc.contributor.author | KER, J. C. | |
| dc.contributor.author | VIEIRA, C. A. O. | |
| dc.contributor.author | SIMAS, F. N. B. | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T13:15:25Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-18T13:15:25Z | - |
| dc.date.created | 2012-03-14 | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.identifier.citation | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. [Uberlândia]: SBCS: UFU, ICIAG, 2011. 1 CD-ROM. | |
| dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/918793 | - |
| dc.description | A classificação supervisionada de solos, especialmente nas últimas décadas, vem sendo realizada por modelos, matemáticos e estatísticos a exemplo das redes neurais. A maioria dos trabalhos com redes neurais avaliaram propriedades dos solos, sendo o estudo das classes ainda incipiente. Assim este trabalho teve como objetivo avaliar a classificação de solos por redes neurais para uma área situada na Serra do Cipó. Para tanto utilizou informações analíticas de perfis de solos e variáveis discriminantes como: bandas de imagem de satélite e índices derivados, mapas geológico, pedológico e de atributos do terreno. Os resultados obtidos na classificação pelas redes neurais foram comparados com uma classificação feita pelo classificador MaxVer a partir de validação dos mapas com pontos de referência terrestre. Os mesmos pontos foram utilizados para validar o mapa obtido pelo método convencional. Os mapas obtidos pelos dois classificadores apresentaram índice de exatidão considerado bom, sem diferença estatística. O mapa melhor classificado pelo MaxVer apresentou índice kappa de 0,58, enquanto que pelas redes neurais o maior índice foi de 0,60. A eficiência dos classificadores, na discriminação individual das unidades de solo se diferiram, sendo duas unidades melhor classificadas pelo MaxVer, três pelas redes neurais e quatro unidades com exatidão estatisticamente igual para os dois classificadores. A exatidão global do mapa de solos obtido pelo método convencional foi de 82%, obtido pela concordância dos solos de referencia com aqueles associados em qualquer componente da unidade. Os solos no primeiro componente das unidades de mapeamento apresentaram 48% de concordância com solos de referência. | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Serra do Espinhaço | |
| dc.subject | Redes Neurais | |
| dc.subject | Mapeamento Digital | |
| dc.title | Classificação superviosionada de solos por redes neurais artificiais na Serra do Cipó - MG. | |
| dc.type | Artigo em anais e proceedings | |
| dc.subject.thesagro | Mapa | |
| dc.subject.thesagro | Classificação do Solo | |
| riaa.ainfo.id | 918793 | |
| riaa.ainfo.lastupdate | 2022-05-18 | |
| dc.contributor.institution | ELIANA DE SOUZA, UFV; ELPIDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFV; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; CARLOS ERNESTO G. R. SCHAEFER, UFV; JOÃO CARLOS KER, UFV; CARLOS ANTONIO OLIVEIRA VIEIRA, UFV; FELIPE NOGUEIRA BELLO SIMAS, UFSC. | |
| Aparece en las colecciones: | Artigo em anais de congresso (CNPS)  | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Classificacao-superviosionada-de-solos-por-redes-neurais-artificiais-2011.pdf | 239.41 kB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
