PREDIÇÃO DA NECESSIDADE DE CALAGEM EM ÁREA DE PIVÔ CENTRAL POR MEIO DE REDE NEURAL ARTIFICIAL

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.