REPRESENTAÇÃO EM MALHAS 3D A PARTIR DE DADOS DE TEXTURA DO SOLO INTERPOLADOS MEDIANTE REDE NEURAL ARTIFICIAL: ESTUDO DE CASO FESCON - PONTA GROSSA – PR
Item
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Título
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REPRESENTAÇÃO EM MALHAS 3D A PARTIR DE DADOS DE TEXTURA DO SOLO INTERPOLADOS MEDIANTE REDE NEURAL ARTIFICIAL: ESTUDO DE CASO FESCON - PONTA GROSSA – PR
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Geo UERJ
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UEPG
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UEPG
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Description
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UEPG
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Autor
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Giuvane Conti
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Kelly Lais Wiggers
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Selma Regina Aranha Ribeiro
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Assunto
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Dados de textura do solo
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redes neurais artificiais
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representação em malhas 3D.
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Abstract
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doi: 10.12957/geouerj.2016.12310 As propriedades físicas do solo possuem grande impacto em seu comportamento, e estas características resultam na classificação do perfil e aptidão do solo. Em se tratando de Agricultura de Precisão, é importante identificar no solo sua distribuição espacial granulométrica ou textura. Desta forma, a partir de dados granulométricos georreferenciados (areia, silte e argila) coletados de solos de uma gleba da Fazenda Escola Capão-da-Onça (FESCON Ponta Grossa - PR), foi realizada a interpolação, utilizando Função de Base Radial (RBF) e treinamento supervisionado por Rede Neural Artificial (RNA), comparando os resultados obtidos em um modelo 3D, a fim de verificar o desempenho da RNA utilizada. Verificou-se principalmente que as representações da RNA com o atributo areia foi suavizada quando interpolado os dados granulométricos em re
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issue
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28
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Páginas
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410-429
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Date
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2016
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Língua
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pt
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doi
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10.12957/geouerj.2016.12310
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issn
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1981-9021
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título curto
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REPRESENTAÇÃO EM MALHAS 3D A PARTIR DE DADOS DE TEXTURA DO SOLO INTERPOLADOS MEDIANTE REDE NEURAL ARTIFICIAL
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Rights
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Direitos autorais
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