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Tipo do documento: Dissertação
Título: Predição da necessidade de calagem em área de pivô central por meio de rede neural artificial
Título(s) alternativo(s): Prediction of the need for liming in a center pivot area using an artificial neural network
Autor: Barbosa, Carlos Eduardo Bento 
Primeiro orientador: Alves, Sueli Martins de Freitas
Primeiro coorientador: Rocha, Ivandro José de Freitas
Primeiro membro da banca: Alves, Sueli Martins de Freitas
Segundo membro da banca: Melo, Francisco Ramos de
Terceiro membro da banca: Oliveira, Vinícius Almeida
Resumo: Grande parte do estado de Goiás é composta por latossolos, devido à grande ocorrência de acidez nesse tipo de solo, torna-se imprescindível o estudo dos métodos corretivos e de novas tecnologias para auxiliar no manejo destes solos, bem como as redes neurais artificiais (RNA) que tem se mostrado viáveis aos estudos de estimativas de atributos químicos dos solos. O trabalho tem por objetivo estimar a necessidade de calagem em áreas de pivô central, utilizando redes neurais artificiais. Os dados foram coletados numa área de 35 ha, numa grade amostral de 60x60 m, gerando 88 pontos amostrais. Para cada um desses pontos, serão coletadas 5 subamostras na camada de 0 a 0,20 m, para determinar os atributos químicos e a textura do solo. Os dados foram submetidos a análise descritiva e exploratória e logo após foram normalizados para inserção nas RNAs, para que estas possam ser calibradas, em seguida suas estimativas foram comparadas aos dados amostrais a necessidade de calagem, para verificação do desempenho da rede, por meio do índice de concordância, do coeficiente de correlação e verificação do menor erro relativo médio. Nos dois modelos envolvidos as RNAs conseguiram fazer as estimativas propostas com ótimo desempenho. Foram testadas várias estruturas e de acordo com os indicadores estatísticos chegou-se a melhor rede para cada modelo. No modelo 1 a RNA1(Rede Neural Artificial com 2 neurônios na camada oculta) conseguiu os melhores resultados, apresentando um ótimo desempenho (id = 0,993) e o erro quadrático médio (EQM) de 0,002. No modelo 2 a RNA 1 (Rede Neural Artificial com 6 neurônios na camada oculta) conseguiu os melhores resultados, apresentando um ótimo desempenho (id = 0,929) e o erro quadrático médio (EQM) de 0,025. O Teste-t comprovou a precisão dos dois modelos, uma vez que não houve diferenças significativas das estimativas usando RNAs e o cálculo pelo método tradicional de necessidade de calagem. O modelo 2 por meio da técnica vizinhança adaptada para inserção de dados na RNA conseguiu diminuir em 30% o número de amostras a serem coletadas para um possível mapeamento da necessidade de calagem a taxa variada.
Abstract: Predicting The Need For Liming In A Central Pivot Area Through An Artificial Neural Network. Much of the state of Goiás is composed of latosols, due to the high occurrence of acidity in this type of soil, it is essential to study corrective methods and new technologies to assist in the management of these soils, as well as artificial neural networks (ANN). which has been shown to be viable for studies of soil chemical attribute estimates. The objective of this work is to estimate the need for liming in central pivot areas using artificial neural networks. The data were collected in an area of 35 ha, in a 60x60 m sampling grid, generating 88 sample points. For each of these points, 5 subsamples will be collected in the 0 to 0.20 m layer to determine the chemical attributes and soil texture. The data were submitted to descriptive and exploratory analysis and soon after they were normalized for insertion in the ANNs, so that they could be calibrated, then their estimates were compared to the sample data the need for liming, to verify the network performance, by means of the agreement index, correlation coefficient and verification of the lowest mean relative error. In the two models involved, the ANNs were able to make the proposed estimates with excellent performance. Various structures were tested and according to the statistical indicators, the best network for each model was arrived at. In model 1, RNA1 (Artificial Neural Network with 2 neurons in the hidden layer) achieved the best results, presenting an excellent performance (id = 0.993) and the mean quadratic error (MSE) of 0.002. In model 2, RNA 1 (Artificial Neural Network with 6 neurons in the hidden layer) achieved the best results, presenting an excellent performance (id = 0.929) and the mean quadratic error (MSE) of 0.025. The t-test proved the accuracy of the two models, since there were no significant differences in the estimates using ANNs and the calculation by the traditional method of liming requirement. Model 2, using the neighborhood technique adapted for data insertion in ANN, managed to decrease the number of samples to be collected by 30% for a possible mapping of the need for liming at a varied rate.
Palavras-chave: Acidez do solo
Métodos corretivos
Agricultura de precisão
Inteligência artificial
Soil acidity
Corrective methods
Precision agriculture
Artificial intelligence
Área(s) do CNPq: CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA
AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Estadual de Goiás
Sigla da instituição: UEG
Departamento: UEG ::Coordenação de Mestrado em Engenharia Agrícola
Programa: Programa de Pós-Graduação Stricto sensu em Engenharia Agrícola
Citação: BARBOSA, C.E.B. Predição da necessidade de calagem em área de pivô central por meio de rede neural artificial. 2020. 62 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Câmpus Central - Sede: Anápolis - CET, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis-GO.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.ueg.br/handle/tede/996
Data de defesa: 2-Oct-2020
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Agrícola

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