Dados do Trabalho

Título

MACHINE LEARNING PARA A PREDIÇAO DE CLASSES DE SOLOS EM TRACUATEUA (PA), AMAZONIA ORIENTAL

Resumo

O Mapeamento Digital de Solos (MDS) tem sido proposto como uma alternativa para representar a variação contínua do solo no espaço, em oposição aos mapas discretos produzidos pelo levantamento tradicional de solos. O objetivo do trabalho foi avaliar o potencial do algoritmo de aprendizado de máquina (AM) Ranger na predição de classes de solos. A pesquisa foi conduzida no município de Tracuateua – PA, na Amazônia oriental, utilizadas 48 covariáveis a partir do MDE (SRTM) com 30 m de resolução espacial, Imagens do LANDSAT-9, dados legados de geologia e mapa pedológico. Com 244 amostras (pixels), sendo separado 70% para treinamento e 30% para teste, foi realizado o aprendizado supervisionado do algoritmo. A avaliação da performance do algoritmo foi realizada por meio de matriz de confusão, índice kappa (K) e acurácia global (AG) e com o mapa de referência. A análise de confiabilidade revelou K de 0,71, indicando uma qualidade muito boa e o valor de AG de 0,74, que denota uma boa precisão.  O AM apresentou maior acurácia do produtor (AP) na predição de classes de solos que possuem maior extensão e forma mais regular da unidade de mapeamento: NEOSSOLOS QUARTZARÊNICOS Órtico: 0,63; NEOSSOLOS QUARTZARÊNICOS Órtico + ARGISSOLOS: 0,99; GLEISSOLOS HAPLICOS Eutróficos: 0,62; GLEISSOLO SÁLICO Sódico: 0,81.  O algoritmo Ranger não foi um bom classificador nos pedoambientes de campos naturais, onde há ocorrências de solos hidromórficos como: NEOSSOLOS QUARTZARÊNICOS HIDROMÓRFICOS, ESPODOSSOLOS FERRILÚVICOS. Os algoritmos de árvore de decisão (Ranger) mostrou potencial para a predição dos solos em escala de 1:100.000 no município de Tracuateua nordeste paraense.

Palavras-chave

pedometria; inteligência artificial; dados legados; pedologia.

Instituição financiadora

CNPq, MCTI, FNDCT

Agradecimentos

UFRA, PGAGRO, CNPq, MCTI, FNDCT, GEOP, SEMMA Capanema, National Institute of Geophysics, Geodesy and Geography-Bulgária