Title:	Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem.
Authors:	ARRUDA, G. P. de DEMATTÊ, J. A. M. CHAGAS, C. da S.
Affiliation:	Gustavo Pais de Arruda, APagri Consultoria Agronômica; José Alexandre M. Demattê, ESALQ-USP; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS.
Date Issued:	2013
Citation:	Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 37, n. 2, p. 327-338, mar./abr. 2013.
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.
Keywords:	Inteligência artificial Covariáveis ambientais Classificação supervisionada
DOI:	https://doi.org/10.1590/S0100-06832013000200004
Type of Material:	Artigo de periódico
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Artigo em periódico indexado (CNPS)