Redes neurais artificiais na estimativa da retenção de água do solo

Abstract

O trabalho teve como objetivo apresentar uma proposta de metodologia para estimativa da curva de retenção de água, para solos do Estado do Rio Grande do Sul, a partir do uso de redes neurais artificiais. Para o desenvolvimento do trabalho, foi montado um banco de dados com informações disponíveis na literatura, de textura e estrutura dos solos do Estado do Rio Grande do Sul. Para o desenvolvimento das redes, utilizou-se o software Matlab, no qual foram treinadas diferentes arquiteturas, variando os números de neurônios na camada de entrada e camada intermediária. A eficiência das redes foi analisada graficamente pela relação 1:1, entre os dados estimados versus os observados, por meio de indicadores estatísticos. Observou-se, a partir dos resultados, que a arquitetura com melhor capacidade preditiva foi: 4-24-7, com classificação do índice de desempenho "ótimo". Assim, pode-se inferir que o uso de redes neurais, para estimativa da curva de retenção de água no solo, é uma ferramenta com alta capacidade preditiva e que trará grande contribuição ao setor agrícola.

Keywords

• pedofunções
• inteligência artificial
• umidade do solo
• potencial matricial