Mapeamento digital de areia, argila e carbono orgânico por modelos Random Forest sob diferentes resoluções espaciais
| Autor: | Silvio Barge Bhering, César da Silva Chagas, Waldir de Carvalho Junior, Nilson Rendeiro Pereira, Braz Calderano Filho, Helena Saraiva Koenow Pinheiro |
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| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese |
| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Pesquisa Agropecuária Brasileira, Vol 51, Iss 9, Pp 1359-1370 (2016) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1678-3921 0100-204x |
| DOI: | 10.1590/s0100-204x2016000900035 |
| Popis: | Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da resolução espacial do modelo digital de elevação e da eficiência de modelos Random Forest sobre a predição dos teores de areia, argila e carbono orgânico, com uso de número reduzido de amostras. O trabalho foi realizado em área de Cerrado com diversidade litológica, no Estado do Mato Grosso do Sul, tendo-se utilizado atributos morfométricos, dados do sensor TM Landsat 5 e litologia como covariáveis preditoras. Dados da camada superficial (0,0-0,2 m) de 175 perfis de solos (0,009 perfis km-2) e de 26 covariáveis preditoras foram utilizados com resolução espacial de 30 (conjunto 1) e 90 m (conjunto 2). A análise realizada pelo Random Forest mostrou que as covariáveis de nível de base do canal de drenagem, da elevação e da litologia foram as mais importantes para explicar a variabilidade. A validação dos modelos apresentou similaridade entre os conjuntos quanto à predição de areia, argila e carbono orgânico, o que explica os seguintes valores de variabilidade espacial, respectivamente: 44, 40 e 33%, para a resolução de 30 m; e de 45, 46 e 33%, para a resolução de 90 m. A resolução espacial das covariáveis preditoras tem pouca influência sobre a predição dos atributos, e a abordagem por Random Forest apresenta potencial de utilização para estimar atributos do solo. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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