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 ...
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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.
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