Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem.

ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; CHAGAS, C. da S.

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	ARRUDA, G. P. de	pt_BR
dc.contributor.author	DEMATTÊ, J. A. M.	pt_BR
dc.contributor.author	CHAGAS, C. da S.	pt_BR
dc.date.accessioned	2015-06-23T05:17:34Z	-
dc.date.available	2015-06-23T05:17:34Z	-
dc.date.created	2013-05-16	pt_BR
dc.date.issued	2013	pt_BR
dc.identifier.citation	Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 37, n. 2, p. 327-338, mar./abr. 2013.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/958080	pt_BR
dc.description	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.	pt_BR
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Inteligência artificial	pt_BR
dc.subject	Covariáveis ambientais	pt_BR
dc.subject	Classificação supervisionada	pt_BR
dc.title	Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem.	pt_BR
dc.type	Artigo de periódico	pt_BR
dc.date.updated	2015-06-23T05:17:34Z	pt_BR
riaa.ainfo.id	958080	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2015-06-22	pt_BR
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.1590/S0100-06832013000200004	pt_BR
dc.contributor.institution	Gustavo Pais de Arruda, APagri Consultoria Agronômica; José Alexandre M. Demattê, ESALQ-USP; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS.	pt_BR
Appears in Collections:	Artigo em periódico indexado (CNPS)

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