Data/hora: 03/07/2024 13:24:26

Biblioteca(s): 	Epagri-Sede.	
Data corrente: 	21/11/2018	
Data da última atualização: 	21/11/2018	
Autoria: 	COSTA, J. J. F.; GIASSON, É.; CAMPOS, A. R.; SILVA, E. B.; MACHADO, I. R.; COELHO, F. F.	
Título: 	REGRESSÕES LOGÍSTICAS MÚLTIPLAS E ÁRVORES DE DECISÃO NA PREDIÇÃO DE UNIDADES FISIOGRÁFICAS.	
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: 	As relações entre o solo e as condições ambientais são correlacionadas a partir de 
modelos  que utilizam  técnicas de aprendizagem, onde as relações  solo-ambiente são usadas 
para predizer as classes ou propriedades do solo para áreas que não foram amostradas.  Dentre 
os modelos,  a Regressão Logística Múltipla (RLM) tem sido utilizada por não ter qualquer 
exigência para a aplicação no que diz respeito à distribuição das variáveis do terreno. A RLM 
estima os efeitos mútuos das variáveis do terreno  na variável resposta, já as Árvores de Decisão
(ADs) usam um conjunto maior de informações para predizer uma mesma variável resposta. O 
objetivo  do estudo  foi  comparar  o  desempenho  da  RLM  e  AD na predição de unidades 
fisiográficas.  Material e Métodos -  O estudo foi realizado na microbacia Concórdia (SC), com 
uma  área  de 3.881  hectares. A área dispõe  de  mapa  fisiográfico na escala de 1:25.000 e um 
relatório técnico, onde estão descritos  perfis dos solos dominates nas unidades fisiográficas 
(UFs). Para  a  predição foram utilizadas oito  covariáveis  do terreno  (acúmulo de fluxo, 
orientação de vertentes, área de contribuição, curvatura, elevação,  curvatura planar,  declividade 
e distância vertical da rede de drenagem) derivadas de um modelo digital de elevação  (MDE) 
com resolução  espacial de 5  m.  Para  treinamento dos modelos preditores foi utilizado uma 
amostragem estratificada com 7.572 pontos. A aplicação da RLM envolve a função logit que é 
a razão entre a probabilidade (pi) de um  pixel  pertencer a uma unidade fisiográfica ?i? e a 
probabilidade de que ele não pertença (1  ?  pi). Na AD,  foram  calculadas  as acurácias do 
mapeador (AM) e geral (AG), além do índice Kappa. Resultados e Discussão ? Na RLM, para 
cada UF, obteve-se um modelo  logit,  sendo possível predizer a probabilidade de que 
determinada UF corresponda a um local da paisagem. No mapa predito pela RLM, a AG foi de 
64% e o índice Kappa de 56%.  Os maiores acertos pela RLM estão relacionados a UFs situadas 
em regiões distintas, topos de morros e encostas, sendo uma vantagem desse modelo. No mapa 
predito pela AD,  a AG  foi de 74%  e  o índice Kappa de 68%. A maior acurácia de AD é 
consequência da capacidade do modelo em interpretar, extrair os padrões da matriz de dados e 
associá-los às diferentes UFs.  A AM média da AD,  que foi o melhor modelo,  foi de 68%.  Os 
valores do índice Kappa para ambos os modelos foram considerados bons, uma vez que, todas 
as  seis  Ufs foram preditas.  Conclusão  ?  Os  algoritmos de árvores de decisão e  a Regressão 
Logística Múltipla  são eficientes na predição de unidades fisiográficas, apresentando valores 
de índice Kappa considerados bons.	
Palavras-Chave: 	mapeamento digital de solos; mineração de dados; pedometria.	
Categoria do assunto: 	Z Localizações Geográficas	
URL: 	http://intranetdoc.epagri.sc.gov.br/producao_tecnico_cientifica/DOC_41594.pdf	
Registro original: 	Epagri-Sede (Epagri-Sede)	
Exemplares: 	Epagri-Sede - (102965-1) - UPC - PL - DD -  -  -  - DIS