Data/hora: 03/07/2024 13:23:47

Biblioteca(s): 	Epagri-Sede.	
Data corrente: 	21/11/2018	
Data da última atualização: 	21/11/2018	
Autoria: 	CAMPOS, A. R.; GIASSON, E.; COSTA, J. J. F.; SILVA, E. B.; MACHADO, I. R.; COELHO, F. F.	
Título: 	Uso de Random Forest e Árvores de Decisão no mapeamento digital de solos.	
Ano de publicação: 	2017	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 36., 2017, Belém. Resumos... Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2017.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Atualmente no mapeamento digital de solos  são  utilizados  diversos  algoritmos
de aprendizagem de máquina para predição de classes ou propriedades de solos. Dentre esses,
tem destaque a  Árvore  de Decisão (AD), a qual tem sido mais utilizada por  apresentar
melhores resultados. No entanto, por utilizar uma única  árvore  para predição da variável 
resposta, a AD pode apresentar grande complexidade e até mesmo inviabilizar sua utilização 
no MDS. Uma alternativa é a utilização da Random Forest (RF), a qual faz uso de n ADs para 
predizer uma mesma variável resposta.  Assim objetivou-se  avaliar e comparar  o  desempenho 
de AD e RF na predição de classes de solo. Material e Métodos - A área de estudo foi o Vale 
dos Vinhedos  (RS),  com uma área  de 8.120 ha, que  dispõe  de um  mapa de solos na escala de 
1:10.000, com 156 classes de solo,  as quais foram  utilizadas  para treinar o modelo preditor 
utilizando  AD  (m=5) e  RF  (ntree=200). Para predição foram utilizadas 11  covariáveis 
preditoras (actslope, orientação de vertentes, nível de base da rede de drenagem, curvatura 
longitudinal,  elevação, relação entre radiação direta e difusa,  distância  dos rios, densidade de 
drenagem, insolação difusa, declividade, posição relativa da declividade  e profundidade do 
vale)  derivadas  de um modelo digital de elevação  com resolução de 10  m.  Para  treinamento 
dos modelos foi utilizado uma amostragem estratificada com cerca de 50.000 pontos.  A 
concordância entre o mapa predito e o mapa de referência foi realizada  por matriz de erro, da 
qual foram  calculadas  as  acurácias  do mapeador  (AM)  e geral  (AG)  e  índice  Kappa.
Resultados e Discussão  ?  Nos  métodos de aprendizagem testados foi possível predizer todas 
as 156 classes presentes  no mapa de referência. No mapa predito pela AD,  AG foi de 60% e 
índice Kappa de 59%.  Já  no mapa predito pela RF,  a AG  e  o índice Kappa foram  de 84%, 
sendo  esse resultado atribuído  à  menor complexidade da RF, uma vez que não é necessário 
concentrar todas as predições em uma única AD.  A AM foi inferior a 60% em 49 classes do 
mapa predito pela AD e em apenas  cinco  classes do  mapa predito pela RF,  acompanhando o 
padrão de AG  obtido  pelos dois métodos.  Os valores do índice Kappa  para ambos os 
algoritmos  indicam que o conjunto de variáveis preditoras foi satisfatório na predição da 
variável resposta, uma vez  que  apenas cerca de 40% das classificações foram realizadas ao 
acaso. Assim como para  a AG, quanto maior a necessidade de subdivisão na AD para 
discriminação  das classes, maior será a complexidade do modelo e consequentemente maior 
probabilidade de erro e de haver classificações realizadas ao acaso, reduzindo o índice Kappa. 
Conclusão ? Em todos os aspectos avaliados a RF produziu resultados superiores ao da AD.	
Palavras-Chave: 	Algoritmos de classificação; mapas legados; predição de solos.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://intranetdoc.epagri.sc.gov.br/producao_tecnico_cientifica/DOC_41591.pdf	
Registro original: 	Epagri-Sede (Epagri-Sede)	
Exemplares: 	Epagri-Sede - (102956-1) - UPC - PL - DD -  -  -  - DIS