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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

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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

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Título 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
Outro título Evaluation of fi ve algorithms of decision trees and three digital elevation models for digital soil mapping at semidetail level at the Lageado Grande Watershed, RS, Brazil
Autor Giasson, Elvio
Hartemink, Alfred E.
Tornquist, Carlos Gustavo
Teske, Rodrigo
Bagatini, Tatiane
Resumo 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
Abstract Digital soil mapping (DSM) has been shown to be feasible to use in soil survey. Although several methods have been exploited, there is a lack in defi ning methodologies for doing DSM. This study tests fi ve decision trees algorithms that have been identifi ed as suitable (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree, and J48) and three digital elevation models (AsterGDEM, SRTM and SRTM V3) for DSM at semidetailed level in situations where the main differentiating factor between soil types is the relief. The use of MDE Aster GDEM and decision three algorithms J48, Simple Tree e BF Tree produced decision tree models capable of produce soil maps with larger accuracy related to reference soil maps
Contido em Ciência rural. Santa Maria. Vol. 43, n. 11 (nov. 2013), p. 1967-1973
Assunto Geoprocessamento
Mapeamento digital
Pedologia
[en] Data mining
[en] Pedology
[en] Soils
[en] Soil survey
Origem Nacional
Tipo Artigo de periódico
URI http://hdl.handle.net/10183/118317
Arquivos Descrição Formato
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