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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
Direitos:  info:eu-repo/semantics/openAccess
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