Árvores de decisão para o mapeamento digital de solos em encostas basálticas subtropicais
Autor: | Heinrich Hasenack, Carlos Alberto Flores, Eliseu Jose Weber, Elvio Giasson, Eliana Casco Sarmento |
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Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2011 |
Předmět: |
Soil map
Mapeamento digital Analise do solo Decision tree levantamento de solos análise do terreno Soil classification Soil science SIG GIS GeneralLiterature_MISCELLANEOUS Soil survey Tree (data structure) Tree traversal Classificacao de solo soil survey Digital soil mapping terrain analysis Random tree Animal Science and Zoology Agronomy and Crop Science Mathematics |
Zdroj: | Scientia Agricola v.68 n.2 2011 Scientia Agrícola Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP ResearcherID Repositório Institucional da UFRGS Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS Scientia Agricola, Volume: 68, Issue: 2, Pages: 167-174, Published: APR 2011 |
Popis: | When 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. Quando 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. |
Databáze: | OpenAIRE |
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