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

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uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento <strong>de</strong> <strong>solo</strong>s fossem contempla<strong>da</strong>s no mo<strong>de</strong>lo gerado. Osbalanceamentos <strong>da</strong>s classes gerados foram <strong>de</strong> 0, 0,5 e 1 e a distribuição dos pixels nasuni<strong>da</strong><strong>de</strong>s a partir <strong>de</strong>sses são esquematizados no gráfico a seguir (Figura 11).BalanceamentosFigura 11 – Distribuição do número <strong>de</strong> pixels por unimaps na folha Dois Córregos:1 – Latos<strong>solo</strong> Vermelho distrófico textura argilosa (LVd text. argilosa); 2 – Latos<strong>solo</strong> Vermelhodistrófico textura média (LVd text. média); 3 – Latos<strong>solo</strong> Vermelho Amarelo textura média (LVA text.média); 4 – Argis<strong>solo</strong> Vermelho Amarelo eutrófico textura arenosa sobre média ou média sob argilosa(PVAe text. arenosa/média ou média/argilosa); 5 – Neos<strong>solo</strong> Litólico eutrófico ou distrófico texturamédia (RLe ou RLd text. média); 6 – Neos<strong>solo</strong>s Quartzarênicos (RQ); 7 – Latos<strong>solo</strong> Vermelhodistroférrico textura argilosa ou muito argilosa (LVdf text. argilosa ou muito argilosa); 8 – Nitos<strong>solo</strong>Vermelho eutrófico ou distrófico textura argilosa (NVe ou NVd text. argilosa); 9 – Latos<strong>solo</strong> Vermelhoeutroférrico textura argilosa ou muito argilosa (LVef text. argilosa ou muito argilosa); 10 – Argis<strong>solo</strong>Vermelho Amarelo distrófico textura média ou arenosa sobre média (PVAd text. média ouarenosa/média).Po<strong>de</strong>-se observar que uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento <strong>de</strong> <strong>solo</strong>s com distribuição abaixo<strong>de</strong> 9.000 pixels, sete <strong>da</strong>s <strong>de</strong>z presentes, tiveram seu valor elevado nos balanceamentos<strong>da</strong>s classes <strong>de</strong> 0,5 e 1, enquanto as outras três, com maiores distribuições, foram<strong>de</strong>flaciona<strong>da</strong>s durante a amostragem <strong>para</strong> o aprendizado do mo<strong>de</strong>lo. Posteriormente, omo<strong>de</strong>lo gerado foi testado nos 10 % <strong>da</strong> área retirados no início. Os resultados <strong>para</strong> ostrês balanceamentos <strong>da</strong>s classes encontram-se na tabela 8.Tabela 8 - Acurácia nos diversos balanceamentos <strong>da</strong>s classes <strong>para</strong> to<strong>da</strong>s as unimaps <strong>de</strong><strong>solo</strong>s <strong>da</strong> folha Dois Córregos.Balanceamento <strong>de</strong> classes: 0 0,5 1Regras gera<strong>da</strong>s 172 294 418Acurácia geral do mo<strong>de</strong>lo (%) 54,24 53 36,13Coeficiente Kappa 0,37 0,36 0,2559

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