Mineração de dados para inferência da relação solo ... - IAC

BalanceamentosFigura 10 – Distribuição dos pixels por unimaps nos três balanceamentos das classes na folha São Pedro:1 – Latossolo Vermelho Amarelo textura média (LVA text. média); 2 – Latossolo Vermelho Amarelotextura muito argilosa (LVA text. muito argilosa); 3 – Neossolo Litólico eutrófico textura argilosa (RLetext. argilosa); 4 – Neossolo Quartzarênico (RQ); 5 – Argissolo Vermelho Amarelo distrófico texturaarenosa sob média (PVAd text. arenosa/média); 6 – Argissolo Vermelho Amarelo distrófico texturaargilosa (PVAd text. argilosa); 7 – Nitossolo Vermelho eutrófico textura argilosa (NVe text. argilosa); 8 –Latossolo Vermelho distroférrico textura argilosa ou muito argilosa (LVdf text. argilosa ou muitoargilosa); 9 – Neossolo Litólico eutrófico textura média (RLe text. média); 10 – Latossolo Vermelhodistrófico textura argilosa (LVd text. argilosa); 11 – Argissolo Vermelho Amarelo distrófico texturamédia (PVAd text. média); 12 – Chernossolo textura argilosa (M text. argilosa); 13 – Gleissolos Háplicosou Melânicos (GX + GM); 14 – Neossolo Litólico eutrófico ou distrófico textura cascalhenta (RLe ouRLd text. cascalhenta); 15 – Espodossolo Humilúvico textura arenosa (EK text. arenosa); 16 – LatossoloVermelho Amarelo textura argilosa ou cascalhenta (LVA text. argilosa ou cascalhenta); 17 – NeossoloLitólico eutrófico ou distrófico textura média ou média sob argilosa (RLe ou RLd text. média ouargilosa); 18 – Cambissolo Háplico distrófico (CXbd).na tabela 4.O grau de acurácia para os diferentes balanceamentos das classes testados estáTabela 4 – Acurácia nos diversos balanceamentos das classes para todas as unidades de mapeamento dafolha São PedroBalanceamento de classes: 0 0,5 1Acurácia geral do modelo (%) 54,25 49,29 15,1Coeficiente Kappa 0,2694 0,246 0,0978Pode-se observar que a acurácia geral do modelo diminui com o aumento dobalanceamento das unidades de mapeamento, pois na medida em que esse é realizado,unidades de mapeamento que antes não entravam no modelo passaram a terrepresentatividade, o que mostrou uma acurácia geral menor devido ao aumento dasclassificações incorretas imposta pela sub-amostragem das unidades de maior área deocorrência.Em contrapartida, se analisarmos a acurácia de cada unidade de mapeamentoindividualmente, é possível observar (Tabela 5) que há um aumento na acurácia das55