Mapeamento do Carbono Orgânico do Solo usando Sensoriamento Remoto Hiperespectral e ANN [Portuguese]

By Suresh Kumar, Sudheer Kumar Tiwari, S K Saha

O carbono org nico do solo (SOC) um indicador importante e fi vel da qualidade do solo. Neste estudo, os espectros do solo foram caracterizados e analisados para prever o conte do espacial de SOC, utilizando a t cnica de modela o preditiva multivariada - rede neural artificial (RNA). Foram gerados conjuntos de dados de imagens hiperespectrais EO1-Hyperion (400 - 2500 nm), escala do campo e do laborat rio (350 - 2500 nm), que consistem no teor de SOC estimado em laborat rio das amostras de solo recolhidas (vari vel dependente) e nos dados de reflex o correspondentes das bandas espectrais sens veis ao SOC (vari veis preditivas). Para cada conjunto de dados, foram desenvolvidos modelos de previs o ANN e tr s conjuntos de dados ( escala da imagem, escala do campo e escala do laborat rio) revelaram desempenhos significativos da rede para treino, teste e valida o, indicando uma boa generaliza o da rede para o teor de SOC. A an lise baseada na RNA mostrou uma elevada previs o do teor de SOC escala da imagem (R2 = 0,93 e RPD = 3,19), escala do campo (R2 = 0,92 e RPD = 3,17) e escala do laborat rio (R2 = 0,95 e RPD = 3,16). Os resultados da valida o da RNA indicaram que os modelos de previs o tiveram um bom desempenho (R2 = 0,90) com RMSE 0,070. O resultado mostrou que os m todos ANN t m um grande potencial para estimar o teor de SOC.

• Format: Paperback
• Language: Portuguese
• ISBN: 6207389085
• ISBN13: 9786207389087
• Release Date: April 2024
• Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento
• Length: 60 Pages
• Weight: 0.22 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"