Avaliação de cinco algoritmos de árvores de decisão e três tipos de modelos digitais de elevação para mapeamento digital de solos a nível semidetalhado na Bacia do Lageado Grande, RS, Brasil

Ciência Rural

Elvio Giasson²  Alfred Eduard Hartemink¹  Carlos Gustavo Tornquist²  Rodrigo Teske²  Tatiane Bagatini² 

[1] ,Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) Departamento de Solos, Faculdade de Agronomia Porto Alegre RS ,Brasil

关键词: solos;    pedologia;    mapa de solos;    mineração de dados;    soils;    pedology;    soil survey;    data mining;   

DOI  :  10.1590/S0103-84782013001100008

来源: SciELO

【 摘 要 】

O mapeamento digital de solos (MDS) tem como base a geração de sistemas de informações que permitem estabelecer relações matemáticas entre variáveis ambientais e solos e, dessa forma, predizer a distribuição espacial das classes ou propriedades dos solos. Dentre as abordagens mais utilizadas, as árvores de decisão têm se destacado por apresentar bons resultados no MDS. Por outro lado, dada a disponibilidade de novas fontes de informação sobre a elevação, torna-se necessário o teste e avaliação de modelos digitais de elevação (MDE) quanto ao seu uso para o MDS. Este estudo testa cinco algoritmos de árvores de decisão (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree e J48) e três MDE (Aster GDEM, SRTM e SRTM V3) para o MDS a nível semidetalhado, em situações em que o principal fator diferenciador entre os tipos de solo é o relevo. O uso do MDE Aster GDEM e árvore de decisão com algoritmo J48, Simple Tree e BF Tree foram os que produziram modelos de árvore de decisão capazes de produzir mapas de solo com maior similaridade ao mapa de referência.

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