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

mapeamento de solos fosse classificada erroneamente como latossolo vermelho amarelotextura média.Outras classes com grande concordância, apesar de representarem menos de13% em áreas somadas, foram os nitossolos vermelhos (NV) e os neossolos litólicos(RL), com aproximadamente 70 e 79 % de acerto (Tabela 23).As unidades de mapeamento com menor distribuição, como os neossolosquartzarênicos apresentaram grande taxa de erro, sendo que 92 % dos dados foramclassificados como nitossolos vermelhos. Uma solução eficiente que contribuiu noaumento da taxa de acerto dessas classes de solo foi o balanceamento de classes,conforme observado na tabela 23.Tabela 23 - Porcentagem de acerto da matriz de confusão para as unidades de mapeamento nos diversosbalanceamentos das classes da folha Dois Córregos.Concordância (%)UNIMAPS 0 0,5 1LVd_med 0 0 48,3LVA_med 80,9 80,7 36,9PVAe_aren/med_ou_med/arg 60,4 45,6 36,2RLe_ou_RLd_med 78,8 89,9 90,2RQ 1,3 54,3 69,4NVdf ou NVef arg 69,6 55,3 40,9Lvef_arg_ou_muitoarg 29,2 51,3 65,5Pode-se observar que o aumento do balanceamento de classes de 0 para 1influenciou a acurácia de acerto das UNIMAPS, de modo que unidades com granderepresentatividade na folha, como os argissolos e latossolos vermelho amarelos, tem seuacerto diminuído. Em contrapartida, unidades de menor expressão, como os latossolosvermelhos eutroférricos e neossolos quartzarênicos aumentam consideravelmente a taxade acerto, sendo que o latossolo vermelho distrófico textura média, que nosbalanceamentos das classes 0 e 0,5 apresentou 100 % de erro no modelo, passou a serconsiderado com uma taxa de concordância de 50 % no balanceamento de classes iguala um.Como principal vantagem dessa metodologia destaca-se o subsídio para ospedólogos na orientação dos trabalhos de campo em regiões que apresentam poucasinformações pedológicas disponíveis, tornando os levantamentos mais rápidos e menoscustosos, uma vez que permitem uma análise preliminar das relações solo-paisagem naárea de estudo, em função de um modelo de ocorrência previamente conhecido.81