Uso da espectroscopia de reflectância do solo para estimativa da textura para fins de seguro agrícola
O Zoneamento Agrícola de Risco Climático é um instrumento importante para a gestão de riscos que utiliza parâmetros do solo para determinar o risco climático associado ao cultivo de determinadas culturas. Este estudo teve como objetivo avaliar a eficácia da espectroscopia de reflectância do solo as...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina
2024-11-01
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| Series: | Agropecuária Catarinense |
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| Online Access: | https://publicacoes.epagri.sc.gov.br/rac/article/view/1919 |
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| author | Elisângela Benedet da Silva Cristina Pandolfo Gabriel Berenhauser Leite Élvio Giasson |
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O Zoneamento Agrícola de Risco Climático é um instrumento importante para a gestão de riscos que utiliza parâmetros do solo para determinar o risco climático associado ao cultivo de determinadas culturas. Este estudo teve como objetivo avaliar a eficácia da espectroscopia de reflectância do solo associada a um modelo de machine learning na predição dos teores de argila e areia do solo utilizados na classificação do solo para fins de seguro agrícola. Uma matriz de confusão foi utilizada para a classificação de amostras medidas em laboratório e preditas pelo modelo Cubist. Os resultados mostraram que o Cubist apresentou bom desempenho preditivo para os atributos argila e areia. Na matriz de confusão, a maioria das amostras foi corretamente classificada nos tipos de solo definidos pela IN 02/2008. O estudo demonstra o potencial da espectroscopia combinada com algoritmos de machine learning na predição de atributos do solo como técnica complementar na gestão dos riscos agrícolas.
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| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 0103-0779 2525-6076 |
| language | English |
| publishDate | 2024-11-01 |
| publisher | Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina |
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| series | Agropecuária Catarinense |
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