Redes neurais e modelos de espaço de estados para o estudo da relação entre propriedades do solo
DOI:
https://doi.org/10.1590/S0103-90162006000400010Palavras-chave:
atributos do solo, modelos de predição, transeção espacial, variáveis latentesResumo
O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41' S e 47º00' W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo.Downloads
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2006-08-01
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Redes neurais e modelos de espaço de estados para o estudo da relação entre propriedades do solo . (2006). Scientia Agricola, 63(4), 386-395. https://doi.org/10.1590/S0103-90162006000400010