Abstract
O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para discriminação das classes de solos a partir de suas respostas espectrais, utilizando-se um sensor em laboratório. Os dados espectrais foram utilizados no desenvolvimento de modelos estatísticos para discriminar as classes de solos de uma área no sudoeste do Estado de São Paulo. Equações discriminantes foram desenvolvidas para as 18 classes. A resposta espectral foi obtida em amostras da porção superficial e da porção subsuperficial dos solos da área de estudo, num total de 370 amostras. As amostras foram coletadas em 185 ha, com uma tradagem por ha. Os resultados demonstraram que as classes de solos podem ser individualizadas e distinguidas pela análise discriminante. A análise registrou índices de acerto acima de 80% de determinação da classe de solo avaliada. O acerto global foi de 90,71% quando se utilizaram todas as classes para a geração dos modelos, e 93,44% quando se utilizaram as dez classes com maior número de indivíduos. O teste estatístico simulado mostrou-se eficiente na análise discriminante, com taxa média de acerto acima de 91%, com erro global de 8,8%. A análise demonstrou redução na qualidade do modelo quando aplicado para um subconjunto de 20% das amostras, com erro global de 33,9%. O método auxilia na discriminação de classes de solos pela sua reflectância, devido às interações físicas com a energia eletromagnética.
Highlights
Os levantamentos pedológicos são, seguramente, a melhor forma de se coletar grande número de informações acerca dos solos
The results showed that soil classes can be separated and delimitated by discriminant analysis
The analysis presented a classification index higher than 80% for each soil class
Summary
Análise discriminante dos solos por meio da resposta espectral no nível terrestre Marcos Rafael Nanni(1), José Alexandre M. Resumo – O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para discriminação das classes de solos a partir de suas respostas espectrais, utilizando-se um sensor em laboratório. O acerto global foi de 90,71% quando se utilizaram todas as classes para a geração dos modelos, e 93,44% quando se utilizaram as dez classes com maior número de indivíduos. O teste estatístico simulado mostrou-se eficiente na análise discriminante, com taxa média de acerto acima de 91%, com erro global de 8,8%. A análise demonstrou redução na qualidade do modelo quando aplicado para um subconjunto de 20% das amostras, com erro global de 33,9%. Termos para indexação: funções lineares, reflectância dos solos, espectrorradiometria, levantamento de solos, classificação de solos
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