Um importante fator para a avaliação da sustentabilidade de sistemas agrícolas é o monitoramento da qualidade do solo por meio de seus atritutos físicos. Logo, atributos físicos do solo, como resistência à penetração, podem ser empregados no monitoramento e na avaliação da qualidade do solo. Redes Neurais Artificiais (RNA) tem sido empregadas na solução de vários problemas na agricultura, neste contexto, o uso desta técnica pode ser considerada uma abordagem alternativa para se predizer a resistência à penetração do solo a partir de suas propriedades básicas como densidade e teor de água. Portanto, o objetivo desse trabalho foi desenvolver um estudo do comportamento da resistência à penetração do solo, medida a partir do índice de cone, empregando análise de regressão e modelagem por RNA. Ambas as técnicas mostraram que a resistância à penetração do solo está associada com a densidade e o teor de água do solo. A análise de regressão apresentou coeficiente de regressão de 0,92 e REMQ igual a 0,951 enquanto a modelagem por RNA apresentou coeficiente de determinação de 0,98 e REMQ igual a 0.084. Os resultados indicaram que a modelagem por RNA apresentou melhores resultados do que o modelo matemático obtido a partir da análise de regressão.
modelagem; propriedades físicas do solo; redes neurais
