ocorrência <strong>de</strong>ixe <strong>de</strong> ser amostra<strong>da</strong> no treinamento <strong>da</strong> árvore, <strong>de</strong>ixando o mo<strong>de</strong>lo combaixo po<strong>de</strong>r preditivo.Com a finali<strong>da</strong><strong>de</strong> <strong>de</strong> aumentar a acurácia geral do mo<strong>de</strong>lo foram retira<strong>da</strong>s asuni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento <strong>de</strong> <strong>solo</strong>s com probabili<strong>da</strong><strong>de</strong> igual a zero no mo<strong>de</strong>lo <strong>para</strong> os<strong><strong>da</strong>dos</strong> brutos (balanceamento zero), ou seja, eliminaram-se as uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamentoque não eram consi<strong>de</strong>ra<strong>da</strong>s e que, portanto, quando amostra<strong>da</strong>s, eram classifica<strong>da</strong>scomo, com 100 % <strong>de</strong> erro. No total foram elimina<strong>da</strong>s nove UNIMAPS, que soma<strong>da</strong>srepresentam um total <strong>de</strong> 19.835 pixels, o equivalente a 1,2 % <strong>da</strong> área.A partir disso, as análises foram realiza<strong>da</strong>s com os mesmos valores <strong>de</strong>balanceamento <strong>de</strong> classes e os resultados com<strong>para</strong>dos <strong>para</strong> observar se houve melhoriana acurácia do mo<strong>de</strong>lo em geral e também na <strong>da</strong>s uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamentoindividualmente (Tabela 6 e 7).Tabela 6 - Acurácia nos diversos balanceamentos <strong>da</strong>s classes, <strong>de</strong>pois <strong>de</strong> retira<strong>da</strong>s as unimaps comprobabili<strong>da</strong><strong>de</strong> nula <strong>de</strong> ocorrência no mo<strong>de</strong>lo gerado <strong>para</strong> os <strong><strong>da</strong>dos</strong> brutos <strong>da</strong> folha São Pedro.Balanceamento <strong>de</strong> classes: 0 0,5 1Regras 212 362 362Acurácia geral do mo<strong>de</strong>lo (%) 54,8 50,5 33,4Coeficiente Kappa 0,2708 0,2802 0,2096Houve melhoria em todos os balanceamentos <strong>da</strong>s classes após a eliminação <strong>da</strong>suni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento com erro <strong>de</strong> 100 %, com uma mu<strong>da</strong>nça significativa nobalanceamento <strong>de</strong> classes igual a 1, que aumentou a acurácia <strong>de</strong> 15,1 <strong>para</strong> 33,4 %.Porém, o melhor <strong>de</strong>sempenho ficou com os <strong><strong>da</strong>dos</strong> com balanceamento <strong>de</strong> classes igual azero, com aumento <strong>de</strong> 54,2 % <strong>para</strong> 54,8 %.Quanto à acurácia <strong>da</strong>s uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento individuais, nenhumaapresentou mu<strong>da</strong>nça significativa (Tabela 7). Há <strong>de</strong>staque <strong>para</strong> o Neos<strong>solo</strong> Litólicoeutrófico ou distrófico textura média ou argilosa, que foi <strong>de</strong>sconsi<strong>de</strong>ra<strong>da</strong> nobalanceamento <strong>de</strong> classes igual a zero, porém passou a fazer parte do mo<strong>de</strong>lo nosbalanceamentos <strong>da</strong>s classes <strong>de</strong> 0,5 e 1, com acurácia <strong>de</strong> aproxima<strong>da</strong>mente 14,5 %. Essapequena alteração na acurácia geral e individual <strong>da</strong>s uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento nomo<strong>de</strong>lo ocorreu <strong>de</strong>vido à baixa representativi<strong>da</strong><strong>de</strong> <strong>de</strong>ssas nove uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s retira<strong>da</strong>s, ouseja, quando foram elimina<strong>da</strong>s do mo<strong>de</strong>lo bruto não houve significativas alterações naproporção entre as uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento, por representarem menos <strong>de</strong> 1,5 % <strong>da</strong> área<strong>de</strong> estudo.57
Assim, <strong>de</strong>ve-se levar em consi<strong>de</strong>ração o objetivo dos levantamentos a seremrealizados <strong>para</strong> avaliar qual o melhor mo<strong>de</strong>lo <strong>para</strong> a área <strong>de</strong> estudo. Enten<strong>de</strong>-se que, emlevantamentos mais <strong>de</strong>talhados ou que exijam informações <strong>de</strong> maior variabili<strong>da</strong><strong>de</strong><strong>de</strong>vem ser priorizados mo<strong>de</strong>los que contemplem o maior número <strong>de</strong> uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong>mapeamento possíveis, além <strong>de</strong> po<strong>de</strong>r utilizar base <strong>de</strong> <strong><strong>da</strong>dos</strong> mais <strong>de</strong>talha<strong>da</strong>s (escala1:5.000 a 1:25.000), enquanto que <strong>para</strong> levantamentos gerais <strong>de</strong>vem ser priorizadosmo<strong>de</strong>los que apresentem uma maior acurácia geral e que consi<strong>de</strong>rem as uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong>mapeamento <strong>de</strong> maior expressão na área, com a base <strong>de</strong> <strong><strong>da</strong>dos</strong> generaliza<strong>da</strong> (1:50.000 a1:250.000).Tabela 7 - Acurácia <strong>da</strong>s unimaps individualmente, retira<strong>da</strong>s as unimaps <strong>de</strong> <strong>solo</strong>s com probabili<strong>da</strong><strong>de</strong> nula<strong>de</strong> ocorrência no mo<strong>de</strong>lo gerado <strong>para</strong> os <strong><strong>da</strong>dos</strong> brutos.BalanceamentosUNIMAP 0 0,5 1LVA text. média 68,9 72,4 63,7RLe text. argilosa 79,1 62,2 50,9RQ 49 47 35,8PVAd text. arenosa/media 53,9 55,6 60,9PVAd text. argilosa 51,1 48,3 50,8RLe média 16,7 25,5 16GX + GM 65,5 38,4 32,1RLe ou RLd text. média ou argilosa 0 14,9 14CXbd 71,4 9,7 1,8b) Dois CórregosA partir do cruzamento <strong>da</strong>s informações dos mapas <strong>de</strong> geologia, parâmetrosgeomorfométricos e <strong>solo</strong>s, através <strong>de</strong> sobreposições, foi possível montar uma matriz <strong>de</strong><strong><strong>da</strong>dos</strong> com uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamentos associa<strong>da</strong>s as variáveis do relevo <strong>para</strong> que se<strong>de</strong>senvolvesse um mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> treinamento a partir <strong>de</strong>ssa relação, como realizado <strong>para</strong> afolha São Pedro.A matriz <strong>para</strong> a folha Dois Córregos apresentou 794.273 linhas (pixels), sendoque 5.574 apresentavam-se com ruídos, representando menos <strong>de</strong> 1 % <strong>da</strong> área (unimapclassifica<strong>da</strong>s como ci<strong>da</strong><strong>de</strong>s ou variáveis sem valor <strong>de</strong>finido), <strong><strong>da</strong>dos</strong> estes eliminados<strong>para</strong> gerar o mo<strong>de</strong>lo.Da mesma forma que <strong>para</strong> a folha São Pedro, foram seleciona<strong>da</strong>s aleatoriamente10 % dos <strong><strong>da</strong>dos</strong> estratificados <strong>para</strong> que pu<strong>de</strong>ssem ser utilizados no teste do mo<strong>de</strong>logerado a partir dos outros 90 %. As técnicas <strong>de</strong> balanceamento <strong>de</strong> classes também foramutiliza<strong>da</strong>s com a finali<strong>da</strong><strong>de</strong> <strong>de</strong> equalizar a distribuição dos <strong><strong>da</strong>dos</strong>, <strong>de</strong> modo que to<strong>da</strong>s as58
- Page 1 and 2:
INSTITUTO AGRONÔMICOCURSO DE PÓS-
- Page 4 and 5:
Primeiramente a Deus, pela vida,Ao
- Page 6 and 7:
- A toda turma do geoprocessamento
- Page 8 and 9:
ÍNDICE DE TABELASTabela 1 - Distri
- Page 10 and 11:
ÍNDICE DE FIGURASFigura 1 - Repres
- Page 12 and 13:
CRIVELENTI, Rafael Castro. Mineraç
- Page 14 and 15:
CRIVELENTI, Rafael Castro. Data min
- Page 16 and 17:
1 INTRODUÇÃOA distribuição espa
- Page 18 and 19:
2 REVISÃO DE LITERATURA2.1 Histór
- Page 20 and 21:
2.2 Levantamento pedológico por m
- Page 22 and 23: corretivas ou compensatórias de ca
- Page 24 and 25: Nesta perspectiva, é oportuno dese
- Page 28 and 29: irregulares (MONTGOMERY, 2003). As
- Page 30 and 31: o objetivo de diminuir o erro por e
- Page 32 and 33: Recentemente, SIRTOLI et al. (2008)
- Page 34 and 35: intermediário, é a unidade de tom
- Page 36 and 37: −∑H x / y)= p .ln( p / p )[3](i
- Page 38 and 39: Estes sistemas manipulam dados geor
- Page 40 and 41: 2.9 Comparação entre resultados d
- Page 42 and 43: mapeamento, considerando as classes
- Page 44 and 45: correlacionaram com a distribuiçã
- Page 46 and 47: 3 MATERIAL E MÉTODOS3.1 Descriçã
- Page 48 and 49: (a)120Extrato do Balanço Hídrico
- Page 50 and 51: (a)(b)Figura 5 - Mapas de geologia
- Page 52 and 53: Conforme PONÇANO (1981), o ambient
- Page 54 and 55: h) Cambissolo: Solos constituídos
- Page 56 and 57: 1:1.000.000 (IPT, 1981), e evidenci
- Page 58 and 59: ) Curvatura em perfil (VALERIANO, 2
- Page 60 and 61: dados estratificados retirados ante
- Page 62 and 63: 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO4.1 MDE, G
- Page 64 and 65: (a)(b)(c)Figura 7 - Mapas de variá
- Page 66 and 67: (a)(b)(c)Figura 8 - Mapas de variá
- Page 68 and 69: 4.2 Análise dos dados e elaboraç
- Page 70 and 71: BalanceamentosFigura 10 - Distribui
- Page 74 and 75: unidades de mapeamento de solos fos
- Page 76 and 77: devido a sua grande representativid
- Page 78 and 79: Tabela 12 - Atualização da legend
- Page 80 and 81: A análise do mapa permite verifica
- Page 82 and 83: Tabela 15 - Ordenamento das variáv
- Page 84 and 85: A partir da sobreposição dos mapa
- Page 86 and 87: Tabela 16 - Matiz de confusão das
- Page 88 and 89: Tabela 17 - Porcentagem de acerto e
- Page 90 and 91: Como pode ser observado na figura 1
- Page 92 and 93: unidades de mapeamento. Por exemplo
- Page 94 and 95: O latossolo vermelho amarelo textur
- Page 96 and 97: mapeamento de solos fosse classific
- Page 98 and 99: predominância de latossolos (64 %)
- Page 100 and 101: um banco de dados digitais para ess
- Page 102 and 103: 6 SUGESTÕESComo trabalhos futuros
- Page 104 and 105: mapa de solos na região de Três P
- Page 106 and 107: COSTA CABRAL, M. & BURGES, S.J. Dig
- Page 108 and 109: IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOG
- Page 110 and 111: McBRATNEY, A.B.; MENDONÇA SANTOS,
- Page 112 and 113: PISSARA, T.C.T.; POLITANO, W.; FERR
- Page 114 and 115: TURCOTTE, R.; FORTIN, J.P.; ROUSSEA
- Page 116 and 117: 8 ANEXO(S)Anexo I………………
- Page 118 and 119: 65,9 0,9 3,6 6,8 LVdf text. argilos
- Page 120 and 121: Balanceamento de classes = 1a b c d
- Page 122:
Anexo VI - Matriz de confusão para