Componentes principais como preditores no mapeamento digital de classes de solos

AUTOR(ES)

ten Caten, Alexandre, Dalmolin, Ricardo Simão Diniz, Pedron, Fabrício de Araújo, Santos, Maria de Lourdes Mendonça

FONTE

Ciência Rural

DATA DE PUBLICAÇÃO

2011-07

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.

ASSUNTO(S)

pedometria análise estatística multivariada levantamento de solos

Documentos Relacionados

• COMPARAÇÃO DE ESQUEMAS DE AMOSTRAGEM PARA TREINAMENTO DE MODELOS PREDITORES NO MAPEAMENTO DIGITAL DE CLASSES DE SOLOS
• Mapeamento digital de classes de solos: características da abordagem brasileira
• Mapeamento digital de classes e atributos de solos: métodos, paradigmas e novas técnicas.
• Descrição das principais classes de solos.
• Múltiplas Ferramentas Tecnológicas no Mapeamento Digital em Solos Tropicais