Mapeamento digital de solos por Redes Neurais Artificiais
Estudo de caso: Bacia Hidrográfica do rio Guapi-Macacu, Rio de Janeiro, Brasil
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O mapeamento de solos compreende o delineamento, classificação taxonômica e descrição das características morfológicas, físicas e químicas dos solos em uma determinada área, abrangendo informações técnicas de cunho interdisciplinar, podendo ser interpretadas para diversas finalidades. Visando aperfeiçoar os procedimentos tradicionalmente empregados nos levantamentos pedológicos, utilizou-se conjunto de ferramentas de sistemas de informações geográficas e modelagem preditiva para a compreensão das relações solo-paisagem como subsídio para obtenção do mapa de classes solo...
O mapeamento de solos compreende o delineamento, classificação taxonômica e descrição das características morfológicas, físicas e químicas dos solos em uma determinada área, abrangendo informações técnicas de cunho interdisciplinar, podendo ser interpretadas para diversas finalidades. Visando aperfeiçoar os procedimentos tradicionalmente empregados nos levantamentos pedológicos, utilizou-se conjunto de ferramentas de sistemas de informações geográficas e modelagem preditiva para a compreensão das relações solo-paisagem como subsídio para obtenção do mapa de classes solos por redes neurais artificiais (RNA`s). O estudo de caso envolveu a aquisição de base cartográfica, coleta de informações in situ, criação de modelos de atributos da paisagem, classificação supervisionada por RNA's, e posterior validação do mapa de solos inferido. A abordagem utilizada se fundamenta nos conhecimentos de gênese e geotecnologias para gerar um mapa de solos de qualidade e caráter quantitativo. Os critérios adotados na avaliação do desempenho e definição da arquitetura da rede neural envolveram análises estatísticas, generalização das classes preditas e validação através de pontos de controle de campo.
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