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

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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

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