Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Xavier, Pedro Armentano Mudado
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| Orientador(a): |
Anjos, Lúcia Helena Cunha dos |
| Banca de defesa: |
Pinheiro, Helena Saraiva Koenow,
Chagas, César da Silva,
Ceddia, Marcos Bacis |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Agronomia - Ciência do Solo
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| Departamento: |
Instituto de Agronomia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/10687
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Resumo: |
Os solos constituem um recurso natural de grande relevância, sobretudo por sua importância na produção de alimentos, na sustentação dos biomas e no armazenamento de água, garantindo a reposição das nascentes e mananciais, além de outros serviços ambientais. Assim, o conhecimento sobre as propriedades dos solos e sua distribuição na paisagem é importante para o seu manejo e para o planejamento territorial. A principal forma de se obter informações sobre os solos e sua distribuição é através de levantamentos de solos. A hipótese principal do estudo é que a partir das técnicas de mapeamento digital por áreas de referência é possível predizer a distribuição espacial das unidades de solos. Ainda, através da seleção de variáveis preditoras e da avaliação de métodos preditivos quantitativos pode-se aperfeiçoar o mapeamento, reduzindo o caráter subjetivo da interpretação, conferindo um caráter quantitativo ao produto final. Sendo assim, o estudo teve como objetivo avaliar a eficiência dos métodos preditivos baseados em árvores, Random Forest (RF) e Árvores de Decisão (AD), para a extrapolação de unidades de mapeamento de solo nos municípios de Nova Alvorada do Sul e Rio Brilhante, a partir de 46 perfis descritos em Sidrolândia e Campo Grande, ambos no Mato Grosso do Sul. A abordagem através de modelos baseados em árvores possibilitou uma avaliação quantitativa dos fatores envolvidos na pedogênese, o que contribuiu para a melhor compreensão sobre cada fator e sua contribuição direta na formação dos solos. A utilização dos dados legados mostrou-se promissora para o processo de aprendizado dos padrões morfométricos, bem como para a extrapolação das unidades de mapeamento para toda a área. Ambos os modelos preditivos testados se mostraram bastante eficientes na extração das informações a partir dos dados de entrada e possibilitaram extrapolação para áreas semelhantes ainda não mapeadas, sendo o modelo RF o que apresentou o melhor desempenho preditivo, em todos os índices estatísticos avaliados, em relação ao modelo ÁD. Os modelos baseados em árvores (AD e RF) podem contribuir para o conhecimento sobre os fatores de formação e para qualificar sua contribuição na pedogênese, bem como na compreensão dos pedoambientes e distribuição das classes de solo na paisagem, além de subsidiar o levantamento de áreas semelhantes ainda não mapeadas. |
