Rede Neural Artificial para Análise dos Atributos Físicos de um Solo Degradado em Recuperação

• Alfredo Bonini Neto ^[1] ; Beatriz Santos Bisi ^[1] ; Carolina dos Santos Batista Bonini ^[1] ; Fernando Ferrari Putti ^[1]
  1. [1] Universidade Estadual Paulista
• Localización: Solos e Água, fontes (esgotáveis) de vida e de desenvolvimento Livro de atas: VII Congresso Ibérico das Ciências do Solo (CICS 2016) VI Congresso Nacional de Rega e Drenagem, 13-15 de Setembro de 2016, Instituto Politécnico de Beja, Beja, 2016, ISBN 978-989-99665-0-5, págs. 383-386
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Artificial Neural Network for Analysis of the Physical Attributes of a Degraded Soil in Recovery
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • português

    Este trabalho tem por objetivo analisar os dados de solos em recuperação através da Rede Neural Artificial (RNA) com o intuito de fazer uma classificação quanto a sua recuperação em função dos atributos físicos do solo. O solo analisado é denominado Latossolo Vermelho de textura média. Os atributos físicos considerados são: Densidade do solo, Porosidade do solo (macroporosidade e microporosidade) e a Resistência do solo à penetração. A RNA utilizada neste trabalho é a retropropagação (Backpropagation) composta por duas camadas, camada intermediá- ria e a camada de saída, com treinamento supervisionado. A camada intermediária é composta por 5 neurônios e a camada de saída por 1 neurônio, o qual tem a função de informar se o solo foi recuperado, parcialmente recu- perado ou não recuperado. Os dados analisados são dos anos de 2008 e 2009, referentes a profundidade 1 (0,0- 0,1m). Com os resultados obtidos pela RNA, obteve-se que o solo analisado teve uma melhora nos atributos físi- cos, em que indicou melhoras nos dados compartativos dos anos de acordo com os tratamentos utilizados para recuperação.

  • English

    This work aims to analyze the soil data recovery by Artificial Neural Network (ANN) in order to make a classification as their recovery depending on soil physical properties. The analyzed soil is called Oxisol. The physical attributes are considered: soil density, soil porosity (macroporosity and microporosity) and soil penetration resistance. The RNA used in this work are the Backpropagation composed of two layers, middle layer and output layer, supervised training. The intermediate layer 5 is composed of neurons and output layer neuron by 1, which has the function of informing the soil was recovered, partially recovered or not recovered. The smoothed data are from 2008 and-2009, regarding the depth 1 (0.0 -0,1m). With the results obtained from ANN, it was found that the analyzed soil had an improvement in physical, it indicated that improvements in data compartativos years according to the treatments for recovery.