REPRESENTAÇÃO EM MALHAS 3D A PARTIR DE DADOS DE TEXTURA DO SOLO INTERPOLADOS MEDIANTE REDE NEURAL ARTIFICIAL: ESTUDO DE CASO FESCON - PONTA GROSSA – PR

Autores

  • Giuvane Conti Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)
  • Kelly Lais Wiggers Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)
  • Selma Regina Aranha Ribeiro Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)

DOI:

https://doi.org/10.12957/geouerj.2016.12310

Palavras-chave:

Dados de textura do solo, redes neurais artificiais, representação em malhas 3D.

Resumo

doi: 10.12957/geouerj.2016.12310

 

As propriedades físicas do solo possuem grande impacto em seu comportamento, e estas características resultam na classificação do perfil e aptidão do solo. Em se tratando de Agricultura de Precisão, é importante identificar no solo sua distribuição espacial granulométrica ou textura. Desta forma, a partir de dados granulométricos georreferenciados (areia, silte e argila) coletados de solos de uma gleba da Fazenda Escola Capão-da-Onça (FESCON Ponta Grossa - PR), foi realizada a interpolação, utilizando Função de Base Radial (RBF) e treinamento supervisionado por Rede Neural Artificial (RNA), comparando os resultados obtidos em um modelo 3D, a fim de verificar o desempenho da RNA utilizada. Verificou-se principalmente que as representações da RNA com o atributo areia foi suavizada quando interpolado os dados granulométricos em re

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Biografia do Autor

Giuvane Conti, Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)

Departamento de Informática - Programa de Pós Graduação em Computação Aplicada – Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)

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Publicado

2016-05-02

Como Citar

CONTI, Giuvane; WIGGERS, Kelly Lais; RIBEIRO, Selma Regina Aranha. REPRESENTAÇÃO EM MALHAS 3D A PARTIR DE DADOS DE TEXTURA DO SOLO INTERPOLADOS MEDIANTE REDE NEURAL ARTIFICIAL: ESTUDO DE CASO FESCON - PONTA GROSSA – PR. Geo UERJ, Rio de Janeiro, n. 28, p. 410–429, 2016. DOI: 10.12957/geouerj.2016.12310. Disponível em: https://www.e-publicacoes.uerj.br/geouerj/article/view/12310. Acesso em: 21 maio. 2025.

Edição

n. 28 (2016): Jan/Jun

Seção

Artigos

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