O objetivo deste estudo foi avaliar a Rede Neural Artificial (ANN) para estabelecer uma classificação e análise de solos degradados e sua recuperação em resposta à aplicação de cal e gesso. Os solos degradados analisados foram classificados como Oxisol, e os atributos físicos considerados foram: densidade do solo, porosidade do solo (macro porosidade e micro porosidade) e resistência à penetração do solo. A ANN utilizada neste estudo é a retro propagação composta por duas camadas, a camada média e a camada de saída, com treinamento supervisionado. A rede tem quatro entradas, que são os atributos físicos do solo, na camada média a rede contém dez neurônios e na camada de saída apenas um neurônio, que tem a função de informar se o solo foi recuperado (R), parcialmente recuperado (PR) ou não recuperado (NR). Os dados analisados são do ano de 2012, referentes às profundidades de 0,0 – 0,1 m, 0,1 – 0,2 m e 0,2 – 0,4 m. Considerando o desempenho da ANN, verificou-se que a rede obteve um treinamento adequado para classificar os solos degradados, apresentando baixo erro quadrático médio dos dados analisados. Portanto, a ANN é considerada uma alternativa interessante e uma poderosa ferramenta automática para classificar os solos degradados durante o processo de recuperação.
Coautores:
Alfredo Bonini Neto, Carolina dos Santos Batista Bonini, Beatriz Santos Bisi, Andre Rodrigues dos Reis.
Coautores:
Alfredo Bonini Neto, Carolina dos Santos Batista Bonini, Beatriz Santos Bisi, Andre Rodrigues dos Reis.
