Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo

Pesquisa Agropecuária Brasileira

Alexandre Ten Caten²  Ricardo Simão Diniz Dalmolin¹  Fabrício Aráujo Pedron¹  Maria De Lourdes Mendonça-santos¹ 

[1] ,Instituto Federal FarroupilhaJúlio de Castilhos RS

关键词: análise de componentes principais;    atributos de terreno;    pedometria;    sensoriamento remoto;    principal components analysis;    terrain attributes;    pedometry;    remote sensing;   

DOI  :  10.1590/S0100-204X2011000500014

来源: SciELO

【 摘 要 】

O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibildade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos.

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