Data/hora: 09/06/2024 05:24:31

Provedor de dados: 	90	
País: 	Brazil	
Título: 	Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais	
Autores: 	Chagas,César da Silva; Carvalho Júnior,Waldir de; Bhering,Silvio Barge.	
Data: 	2011-06-01	
Ano: 	2011	
Palavras-chave: 	Pedologia; Mapeamento de solos; Inteligência artificial; Sensores remotos; Geomorfometria.	
Resumo: 	No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832011000300004	
Editor: 	Sociedade Brasileira de Ciência do Solo	
Relação: 	10.1590/S0100-06832011000300004	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Revista Brasileira de Ciência do Solo  v.35 n.3 2011	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess