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dc.contributor.authorGiasson, Elviopt_BR
dc.contributor.authorSarmento, Eliana Cascopt_BR
dc.contributor.authorWeber, Eliseu Josept_BR
dc.contributor.authorFlores, Carlos Albertopt_BR
dc.contributor.authorHasenack, Heinrichpt_BR
dc.date.accessioned2013-09-11T01:45:58Zpt_BR
dc.date.issued2011pt_BR
dc.identifier.issn0103-9016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/77912pt_BR
dc.description.abstractQuando levantamentos de solos não estão disponíveis para atividades de planejamento de uso das terras, técnicas de mapeamento digital de solos podem ser úteis. Mapeadores de solos podem processar as informações espaciais rapidamente, auxiliando na execução de levantamentos de solos tradicionais ou prevendo a ocorrência de classes de solos na paisagem. Avaliaram-se técnicas de análise de decisão na predição da ocorrência de classes de solos em áreas de encostas basálticas no Sul do Brasil. Várias combinações de tipos de algoritmos de árvore de decisão e quantidade de elementos nos nós terminais das árvores de decisão foram testadas usando mapas de solos com a legenda original e com legenda simplificada. Em geral, o uso de árvores de decisão foi eficaz na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solos. Menor número de elementos no nó terminal das árvores de decisão produziu acurácias mais altas e a simplificação da legenda (agregação) reduziu a precisão das predições. O algoritmo J48 teve melhor desempenho que BF Tree, RepTree, Random Tree, e Simple Chart.pt_BR
dc.description.abstractWhen soil surveys are not available for land use planning activities, digital soil mapping techniques can be of assistance. Soil surveyors can process spatial information faster, to assist in the execution of traditional soil survey or predict the occurrence of soil classes across landscapes. Decision tree techniques were evaluated as tools for predicting the ocurrence of soil classes in basaltic steeplands in South Brazil. Several combinations of types of decicion tree algorithms and number of elements on terminal nodes of trees were compared using soil maps with both original and simplified legends. In general, decision tree analysis was useful for predicting occurrence of soil mapping units. Decision trees with fewer elements on terminal nodes yield higher accuracies, and legend simplification (aggregation) reduced the precision of predictions. Algorithm J48 had better performance than BF Tree, RepTree, Random Tree, and Simple Chart.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoengpt_BR
dc.relation.ispartofScientia Agricola. Piracicaba. Vol. 68, n.2 (mar./abr. 2011), p. 167-174pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectGISen
dc.subjectMapeamento digitalpt_BR
dc.subjectSoil surveyen
dc.subjectAnalise do solopt_BR
dc.subjectClassificacao de solopt_BR
dc.subjectTerrain analysisen
dc.titleDecision trees for digital soil mapping on subtropical basaltic steeplandspt_BR
dc.title.alternativeÁrvores de decisão para o mapeamento digital de solos em encostas basálticas subtropicais pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb000817156pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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