Data/hora: 09/06/2024 14:53:48

Provedor de dados: 	Ciência Rural	
País: 	Brazil	
Título: 	Componentes principais como preditores no mapeamento digital de classes de solos	
Autores: 	ten Caten,Alexandre; Dalmolin,Ricardo Simão Diniz; Pedron,Fabrício de Araújo; Santos,Maria de Lourdes Mendonça.	
Data: 	2011-07-01	
Ano: 	2011	
Palavras-chave: 	Pedometria; Análise estatística multivariada; Levantamento de solos.	
Resumo: 	Tecnologias disponíveis para a observação da Terra oferecem uma grande gama de informações sobre componentes ambientais que, por estarem relacionadas com a formação dos solos, podem ser usadas como variáveis preditoras no Mapeamento Digital de Solos (MDS). No entanto, modelos com um grande número de preditores, bem como a existência de multicolinearidade entre os dados, podem ser ineficazes no mapeamento de classes e propriedades do solo. O objetivo deste estudo foi empregar a Análise de Componentes Principais (ACP) visando a selecionar e diminuir o número de preditores na regressão logística múltipla multinomial (RLMM) utilizada no mapeamento de classes de solos. Nove covariáveis ambientais, ligadas ao fator de formação relevo, foram derivadas de um Modelo Digital de Elevação e denominadas variáveis originais, estas foram submetidas à ACP e transformadas em Componentes Principais (CP). As RLMM foram desenvolvidas utilizando-se atributos de terreno e as CP como variáveis explicativas. O mapa de solos gerado a partir de três CP (65,6% da variância original) obteve um índice kappa de 37,3%, inferior aos 48,5% alcançado pelo mapa de solos gerado a partir de todas as nove variáveis originais.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782011000700011	
Editor: 	Universidade Federal de Santa Maria	
Relação: 	10.1590/S0103-84782011000700011	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Ciência Rural  v.41 n.7 2011	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess