Utilização de redes neurais artificiais para avaliação de produtividade do solo, visando classificação de terras para irrigação

• Autor(a) principal: Bucene,Luciana C.
• Data de Publicação: 2004
• Outros Autores: Rodrigues,Luiz H. A.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662004000200025
• topic: inteligência artificial; reconhecimento de padrões; perceptron múltipla camada

Objetivando classificar terras para irrigação, faz-se necessário analisar e determinar alguns parâmetros, entre eles a produtividade do solo. A classificação de produtividade (comumente chamada fertilidade aparente) é delimitada em cinco classes: muito alta, alta, média, baixa e muito baixa, e em cada classe é preciso avaliar certos atributos do solo, como pH, CTC (capacidade de troca de cátions), V% (índice de saturação por bases), P (fósforo), Mg (magnésio) e K (potássio). Neste trabalho, objetivou-se identificar a produtividade na qual atributos do solo, da parte inicial da microbacia hidrográfica do Rio Pardo, localizada em Pardinho, SP, foram analisados e classificados nas classes que a delimitam, através de Redes Neurais Artificiais (RNAs) utilizandose Perceptron Múltiplas Camadas (Multilayers Perceptrons - MLP) com o algoritmo de treinamento "backpropagation"- classificador de padrões, obtendo-se um número ótimo de camadas intermediárias e de neurônios; resultando na classificação de produtividade, a situação ótima da rede obteve 78% dos resultados iguais aos desejados, com duas camadas de neurônios, uma das quais intermediária, com 5 neurônios, e uma camada de saída.