Comparison between artificial neural networks and maximum likelihood classification in digital soil mapping

• Main Author: Chagas, César da Silva
• Publication Date: 2013
• Other Authors: Vieira, Carlos Antônio Oliveira, Fernandes Filho, Elpídio Inácio
• Format: Article
• Language: eng
• Source: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Download full: http://dx.doi.org/10.1590/S0100-06832013000200005; http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/16730
• topic: Terrain attributes; Neural networks; Maximum likelihood

O levantamento de solos é a principal fonte de informação espacial sobre solos para diferentes usos, principalmente o uso agrícola. No entanto, a continuidade dessa atividade tem sido grandemente comprometida, principalmente pela escassez de recursos financeiros. O objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência da utilização de dois classificadores distintos (redes neurais artificiais - RNAs e o algoritmo da máxima verossimilhança - Maxver) na predição de classes de solos em uma área na região noroeste do Estado do Rio de Janeiro. As variáveis discriminantes usadas incluem atributos do terreno, como elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico combinado (CTI) e índices clay minerals, iron oxide e de vegetação NDVI, derivados de uma imagem do sensor ETM+ do LANDSAT 7. Para o treinamento e a validação dos classificadores, foram utilizadas, respectivamente, 300 e 150 amostras por classe de solo, representativas das características dessas classes, com relação às variáveis discriminantes utilizadas. De acordo com os testes estatísticos realizados, o classificador com base na RNA produziu maior exatidão do que o classificador clássico da máxima verossimilhança (Maxver). A comparação com 126 pontos de referência coletados no campo evidenciou que o mapa produzido pela RNA teve desempenho superior (73,81 %) ao mapa produzido pelo algoritmo Maxver (57,94 %). As principais causas de erros detectadas na utilização desses classificadores foram: a heterogeneidade geológica da área aliada a problemas no mapa geológico utilizado; profundidade do contato lítico e, ou, exposição da rocha; e problemas com o modelo de correlação ambiental utilizado em razão da natureza poligenética dos solos. Os resultados obtidos permitem inferir que a utilização de atributos do terreno juntamente com dados de sensoriamento remoto em uma abordagem por RNAs pode contribuir para facilitar o mapeamento de solos no Brasil, principalmente por causa da disponibilidade de dados de sensores remotos a custos mais baixos e da facilidade de obtenção dos atributos do terreno.