Predição de ordens de solos com alta resolução espacial: resposta de diferentes classificadores à densidade de amostragem

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar a densidade de amostragem na acurácia de predição de ordens de solos, com alta resolução espacial, em área vitícola da Serra Gaúcha. Para isso, utilizou-se modelo digital de elevação (MDE) do terreno, base cartográfica, mapa convencional de solos e o programa Idrisi. Sete variáveis preditoras foram calculadas e lidas junto com as classes de solo, em pontos aleatoriamente distribuídos, nas densidades de 0,5, 1, 1,5, 2 e 4 pontos por hectare. Os dados foram usados para treinar uma árvore de decisão (Gini) e três redes neurais artificiais: teoria da ressonância adaptativa, fuzzy ARTMap; mapa auto‑organizável, SOM; e perceptron de múltiplas camadas, MLP. Os mapas estimados foram comparados com o mapa de solos convencional para calcular erros de omissão e de inclusão, exatidão geral, e erros de quantidade e de alocação. A árvore de decisão foi menos sensível à densidade de amostragem e apresentou maior acurácia e consistência. O SOM foi a rede neural com menor sensibilidade e maior consistência. O MLP apresentou mínimo crítico e maior inconsistência, enquanto fuzzy ARTMap apresentou maior sensibilidade e menor acurácia. Os resultados indicam que densidades de amostragem usadas em levantamentos convencionais podem servir de referência para estimar ordens de solos na Serra Gaúcha.