Título:	Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo.
Autoria:	CRIVELENTI, R. C. COELHO, R. M. ADAMI, S. F. OLIVEIRA, S. R. de M.
Afiliação:	RAFAEL CASTRO CRIVELENTI, IAC; RICARDO MARQUES COELHO, IAC; SAMUEL FERNANDO ADAMI, IAC; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.
Ano de publicação:	2009
Referência:	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 44, n. 12, p.1707-1715, dez. 2009
Conteúdo:	O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.
Palavras-chave:	Mineração de dados Árvores de decisão Levantamento pedológico Parâmetros geomorfométricos Sistemas de informação geográfica Mapeamento de solo Data mining Decision trees Geographic Information System Geomorphometric parameters Soil survey
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CNPTIA)