Ciência e Tecnologia: bases para o Desenvolvimento Social
20 a 25 de outubro de 2014
Trabalho 2020
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Água e solos |
| Setor | Departamento de Solos |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Flávia Vieira Xavier |
| Orientador | ELPIDIO INACIO FERNANDES FILHO |
| Outros membros | Eliana de Souza |
| Título | Classificação Digital de Solos por Árvore de Decisão na Bacia do Rio Doce, MG |
| Resumo | O modelo de mapeamento digital de solos por Árvore de Decisão (AD) é baseado na mineração de dados e utiliza várias técnicas da estatística, recuperação de informação e inteligência artificial. O presente trabalho teve como objetivo avaliar a classificação de solos por modelo de AD para a porção mineira da Bacia do Rio Doce através de covariáveis ambientais, derivadas de modelo digital de elevação do terreno, convertidas para componentes principais (CPs), imagem de satélite e mapa de solos com informações das classes. Os solos, classificados pelo Sistema Brasileiro de Classificação, foram agrupados pelo nível de ordens, representando as classes de maior representatividade na bacia: Latossolos, Argissolos, Cambissolos e Neossolos. A classificação feita foi realizada através dos algoritmos J48 e Simple Cart, no software WEKA, e também por covariávies preditivas. O software ArcGis 9.2 foi utilizado para a coleta de amostras das covariáveis e elaboração dos layouts. Os mapas gerados foram comparados entre si, e com o mapa de solos da área gerado por método convencional. Foram avaliados: concordância entre os diferentes mapas gerados, exatidão global e índice kappa. Na classificação de solos comparando a eficácia dos algoritmos, os resultados dos mapas revelaram-se diferentes em relação à continuidade espacial. Aquele gerado pelo Simple Cart se mostrou mais homogêneo e com maior índice de exatidão se comparado àquele gerado pelo J48, e concordou em 72% com o mapa originado do método convencional de mapeamento. Avaliando o resultado para esses mesmos algoritmos, mas utilizando o método de validação cruzada e n-fold, o J48 selecionou maior número de CPs do que o Simple Cart, e obteve o maior desempenho com o índice Kappa (0,85) pela validação cruzada. Pelo método n-fold o algoritmo Simple Cart obteve melhor resultado também para os CPs (0,20). Os solos com menor representatividade de amostras foram classificados com menor exatidão. Os resultados mostraram que os algoritmos apresentam diferentes desempenhos de acordo com o método de validação. |
| Palavras-chave | classificação de solos, mapeamento digital, algoritmos de classificação |
| Forma de apresentação..... | Painel |