PREDIÇÃO DA NECESSIDADE DE CALAGEM EM ÁREA DE PIVÔ CENTRAL POR MEIO DE REDE NEURAL ARTIFICIAL
Carlos Eduardo Bento Barbosa
Barbosa, Carlos Eduardo Bento
Sueli Martins De Freitas Alves
Alves, Sueli Martins De Freitas
Francisco Ramos De Melo
Melo, Francisco Ramos De
Ivandro José De Freitas Rocha
Rocha, Ivandro José De Freitas
Sabrina Dias De Oliveira
Oliveira, Sabrina Dias De
Caroline Xavier Dos Santos
Santos, Caroline Xavier Dos
Radson Murilo Veloso Silva Júnior
Silva Júnior, Radson Murilo Veloso
02/07/2022
98-112
7
Objetivo: Objetivou-se desenvolver uma Rede Neural Artificial (RNA) para estimar a necessidade de calagem em áreas de pivô central. Métodos: 88 pontos amostrais, com espaçamento de 60x60m entre os pontos. A partir dessa grade amostral foram coletados os dados, os quais foram utilizados para treinamento da RNA. Para preparação e treinamento das redes foi utilizado o algoritmo de retropropagação de erros ou back-propagation. Resultados: 20.000 RNAs foram treinadas, 14.000 redes apresentaram ótimo desempenho para a estimativa da necessidade de calagem, entretanto somente 50 redes obtiveram ótimo desempenho na fase de validação externa. A rede com 2 neurônios, encontrada no treinamento 574 se destacou nas fases de treinamento e validação externa. Conclusão: A RNA do tipo Multilayer Perceptron (MLP) com treinamento supervisionado conseguiu estimar, com coeficiente de correlação acima de 99%, a necessidade de calagem em áreas de pivô central.
Neurônio Artificial, Agricultura de Precisão, Correção do solo, Inteligência Artificial.
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