Redes neurais artificiais na predição da produtividade de milho e definição de sítios de manejo diferenciado por meio de atributos do solo

Bragantia

Aguinaldo José Freitas Leal¹  Eder Pereira Miguel¹  Fabio Henrique Rojo Baio¹  Danilo De Carvalho Neves¹  Ulcilea Alves Severino Leal¹ 

关键词: Zea mays;    modelagem de biossistemas;    zonas de manejo;    agricultura de precisão;    Zea mays;    bioscience modeling;    management zone;    precision agriculture;   

DOI  :  10.1590/1678-4499.0140

来源: SciELO

【 摘 要 】

O entendimento dos fatores que influenciam a produtividade é essencial para o sucesso produtivo e para adoção de manejo diferenciado em sítios específicos. Na busca de alternativas para predizer a produtividade de grãos de milho a partir de atributos do solo, uma alternativa consiste no uso de redes neurais artificiais (RNAs). Diante disso, o presente estudo teve por objetivo avaliar a eficácia de adoção de atributos do solo por interface da análise de regressão, e das RNAs no estabelecimento de sítios de manejo diferenciado e predição da produtividade de grãos de milho, “segunda safra”, em solos de cerrado. Os dados foram obtidos em uma área de 41,76 ha, cultivada em 2010 e 2011. Apesar de demandar maior tempo de construção e processamento em relação à regressão linear, a adoção de RNAs permite melhor predição da produtividade de grãos. Em consonância ao estabelecimento de sítios específicos de manejo diferenciado do solo, a partir dos atributos teor de argila, capacidade de troca de cátions, matéria orgânica do solo e saturação de bases.

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