Classificação supervisionada de pedopaisagens do domínio dos mares de morros utilizando Redes Neurais Artificiais
O presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de compreender a organização dos solos de paisagens dos mares de morros, reconhecer seus padrões e subsidiar seu mapeamento. A área de estudo situa-se na Região Noroeste fluminense, englobada pela folha topográfica Varre Sai do IBGE, que abrange part...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2005 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal de Viçosa (UFV) |
| Repositorio: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:locus.ufv.br:123456789/10972 |
| Acesso em linha: | http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/10972 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Modelagem Solos Paisagem Redes Neurais Artificiais Ciências Agrárias |
| Resumo: | O presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de compreender a organização dos solos de paisagens dos mares de morros, reconhecer seus padrões e subsidiar seu mapeamento. A área de estudo situa-se na Região Noroeste fluminense, englobada pela folha topográfica Varre Sai do IBGE, que abrange parte dos municípios de Natividade, Porciúncula e Varre Sai. Para isso foram avaliadas as feições geomorfométricas que definem um padrão geomórfico das paisagens, sendo composta por altimetria, altimetria relativa, aspecto, curvatura, curvatura plana, perfil de curvatura, declividade, sentido do escoamento, escoamento acumulado e distância euclidiana da drenagem, sendo todas estas feições obtidas por técnicas de geoprocessamento. Todos os atributos foram obtidos a partir do modelo digital de elevação e, em razão disso, os dados primários de elevação foram os mais precisos possíveis. Através destes atributos geomorfométricos elaborou-se um padrão geomorfométrico das paisagens definidas e foram conduzidas classificações supervisionadas, utilizando-se redes neurais artificiais e o algoritmo de máxima verossimilhança, para fins de comparação. Os resultados mostraram ser possível a utilização de redes neurais artificiais para a classificação de paisagens de áreas montanhosas sob dissecação homogênea, com uma exatidão global de 70%, um pouco acima daquela obtida pelo algoritmo de máxima verossimilhança, que obteve uma exatidão global de aproximadamente 66%. Este estudo mostrou que a utilização de técnicas de geoprocessamento para gerar os atributos geomorfométricos, aliados a classificadores supervisionados, pode subsidiar o delineamento dos levantamentos de solos, tornando-os mais rápidos, menos dependentes da experiência do mapeador e menos onerosos, diminuindo a subjetividade dos mesmos. Constitui-se de uma abordagem nova no Brasil, que deve ser estendida para outras áreas com informações mais precisas de altimetria, para testar a sua eficácia. |
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