ESTIMATIVAS DE ATRIBUTOS DE FÍSICOS E QUÍMICOS DE SOLO POR MEIO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

RESUMO

O estudo das propriedades físicas e químicas do solo é um procedimento de custo e tempo relativamente elevado. Na busca de alternativas para predizer esses atributos a partir de um número menor de amostras do solo, o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) tem sido apontado como uma técnica computacional com grande capacidade de resolver problemas por meio da experiência, e possuem a capacidade de aquisição e posterior aplicação deste conhecimento. Esse trabalho teve por objetivo utilizar a RNA para estimar os atributos físicos e químicos de solo. Os dados utilizados foram provenientes da análise física e química de solo, coletados em 120 pontos amostrais, os quais foram submetidos à análise descritiva, análise geoestatística, treinamento e análise das RNAs. Na análise geoestatística, para cada atributo do solo, foi verificado o modelo de semivariograma que apresentou melhor ajuste ao modelo experimental, e como método de interpolação foi usada técnica da krigagem ordinária. As RNAs foram treinadas, selecionadas considerando a assertividade no mapeamento dos padrões considerados e utilizadas na estimativa de todos dos atributos de solo. O erro médio de cada estimativa obtida pela técnica da krigagem ordinária foi comparado com o erro médio da estimativa obtida pela RNA e, posteriormente foram comparadas com os valores originais por meio do teste-t de Student. Os resultados mostram que a técnica de RNAs apresenta assertividade compatível à krigagem ordinária. O uso da técnica de RNA apresentou-se promissora para obter estimativas de atributos de solo empregando um número menor de amostras de solo.

Palavras-chave:
Inteligência artificial; Geoestatística; Agricultura de precisão; Manejo e conservação do solo.