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Modeling of soil penetration resistance using statistical analyses and artificial neural networks - doi: 10.4025/actasciagron.v34i2.11627 Agronomy
Santos, Fábio Lúcio; Universidade Federal de Viçosa; Jesus, Valquíria Aparecida Mendes de; Universidade Federal de Viçosa; Valente, Domingos Sárvio Magalhães; Universidade Federal de Viçosa.
An important factor for the evaluation of an agricultural system’s sustainability is the monitoring of soil quality via its physical attributes. The physical attributes of soil, such as soil penetration resistance, can be used to monitor and evaluate the soil’s quality. Artificial Neural Networks (ANN) have been employed to solve many problems in agriculture, and the use of this technique can be considered an alternative approach for predicting the penetration resistance produced by the soil’s basic properties, such as bulk density and water content. The aim of this work is to perform an analysis of the soil penetration resistance behavior measured from the cone index under different levels of bulk density and water content using statistical analyses,...
Palavras-chave: 5.03.00.00-8 modeling; Soil physical properties; Neural networks.
Ano: 2012 URL: http://periodicos.uem.br/ojs/index.php/ActaSciAgron/article/view/11627
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