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metadata.dc.type: Tese
Título: Inferência fuzzy para predição de classes de solo em áreas de assentamentos na microrregião da Mata Alagoana
Otros títulos: Fuzzy inference to predict soil classes in areas of the microregion of Mata Alagoana
Inferencia fuzzy para la predición de clases de suelo en áreas de asentamientos en la Microrregión de la Mata Alagoana
Autor: Carvalho, Claudia Csekö Nolasco de
metadata.dc.contributor.advisor1: Antunes, Mauro Antonio Homem
metadata.dc.contributor.referee1: Antunes, Mauro Antonio Homem
metadata.dc.contributor.referee2: Anjos, Lúcia Helena Cunha dos
metadata.dc.contributor.referee3: Rocha, Washington Santana da Franca
metadata.dc.contributor.referee4: Chagas, Cesar Silva
metadata.dc.contributor.referee5: Carvalho Junior, Waldir de
Resumen: O desenvolvimento sustentável requer mapas de solo mais detalhados com informações representativas da realidade local que permitem conciliar aumento da produção agropecuária com minimização de impactos ambientais. Essa é uma tarefa difícil considerando a extensão territorial do Brasil e a falta de programas e recursos governamentais. O Mapeamento Digital de Solos-MDS, através da implementação de metodologias, vem se consolidando como técnica de apoio ao mapeamento convencional. Usando técnicas de MDS, esse trabalho objetivou avaliar um procedimento metodológico para gerar mapa de solos com refinamento de escala usando inferência fuzzy para mapear unidades mais simples, portanto mais adequadas aos planos de desenvolvimento dos assentamentos rurais. A área escolhida para teste está localizada na microrregião da Mata do Estado de Alagoas. Para execução do trabalho os atributos do terreno elevação, declividade, curvatura em perfil, plano de curvatura e índice de umidade topográfica derivados de Modelo Digital de Elevação-MDE (gerado por restituição aerofotogramétrica na escala 1:8.000) e dados geológicos em escala 1:50:000, foram integrados através do conhecimento de pedólogos. Os planos de informações, com pixel de 5 m, a partir de regras estabelecidas pela expertise de pedólogos foram fuzzificados e integrados para gerar os mapas de possibilidades de ocorrência para as classes de solo predefinidas. O mapa digital de solos foi produzido pela integração dos mapas de possibilidades das classes por inferência média ponderada. O mapa digital de solos predito foi confrontado com mapa elaborado por método tradicional e validado por observações em campo ao longo de transectos e por perfis preexistentes. A análise comparativa entre o mapa digital de solos e o convencional obteve acurácia de 81,2 % entre as classes preditas no mapa digital e as contidas nas unidades do mapa convencional (descritas na legenda, porém não espacializadas). Confrontando as classes preditas no mapa digital e as identificadas no campo a acurácia encontrada foi de 74,65%. A aferição das classes pelo índice de Kappa foi considerada muito boa com valores de 0,696 para a comparação entre o mapa digital versos mapa convencional e 0,705 entre o mapa digital e as observações de campo. A pesquisa mostrou que dados contidos em mapas legados de solo podem através do conhecimento de pedólogos e de dados detalhados de atributos do terreno agregar informações e produzir mapa digital de solo com ampliação da escala e que neste trabalho é compatível com a de levantamentos detalhados (1:15.000).
Palabras clave: MDS
Mapa de solo
Levantamentos detalhados
Pedometria
DSM
Soil maps
Detailed soil surveys
Pedometry
metadata.dc.subject.cnpq: Agronomia
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editorial: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
metadata.dc.publisher.initials: UFRRJ
metadata.dc.publisher.department: Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária
Citación: CARVALHO, Claudia Csekö Nolasco de. Inferência fuzzy para predição de classes de solo em áreas de assentamentos na microrregião da Mata Alagoana. 2015. 149 f. Tese (Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária) - Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós Graduação, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2015.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://rima110.im.ufrrj.br:8080/jspui/handle/20.500.14407/16379
Fecha de publicación: 27-may-2015
Aparece en las colecciones:Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária

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