Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais.
AUTOR(ES)
CHAGAS, C. da S.
FONTE
Pesquisa Agropecuária Brasileira
DATA DE PUBLICAÇÃO
2011
RESUMO
Resumo ? O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.
ASSUNTO(S)
atributos do terreno classificação de solos modelo digital de elevação redes neurais artificiais
ACESSO AO ARTIGO
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/859370Documentos Relacionados
- Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais
- Atributos topográficos e dados do landsat 7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais.
- Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais
- Modelos de elevação para obtenção de atributos topográficos utilizados em mapeamento digital de solos
- Comparação entre redes neurais artificiais e classificação por máxima verossimilhança no mapeamento digital de solos