Determinação da cobertura do solo por análise de imagens e redes neurais

Varella, Carlos Alberto Alves; Pinto, Francisco de Assis de Carvalho; Queiroz, Daniel Marçal de; Júnior, Darly G. de Sena

doi:10.1590/s1415-43662002000200007

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“…Para isso, foram realizadas fotos digitais das parcelas, na altura de 1,30 m do solo com a câmara em posição horizontal. As fotos foram analisadas digitalmente através do processo de grid fotográfico, sendo os valores apresentados em percentuais de cobertura do solo (VARELLA et al 2002). Para análise de variância os valores foram transformados utilizando-se a expressão √x+1.…”

Section: Methodsunclassified

Parâmetros agronômicos de gramíneas perenes de clima temperado

Hanisch

Córdova

Portes³

et al. 2016

Rev. Ciênc. Agrovet.

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Section: Methodsunclassified

Parâmetros agronômicos de gramíneas perenes de clima temperado

Hanisch

Córdova

Portes³

et al. 2016

Rev. Ciênc. Agrovet.

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“…A cobertura do solo é constituída pelo dossel da cultura e pelos resíduos vegetais e sofre contínuas modificações à medida que a cultura se desenvolve e os resíduos vegetais se decompõem (Varella et al, 2002). Segundo Sodré Filho et al (2008), a utilização de plantas de cobertura pode suprimir o banco de sementes de plantas daninhas no solo, tornando-se prática importante a ser adotada no manejo integrado de plantas daninhas.…”

Section: Introductionunclassified

“…Existem diferentes técnicas para a determinação da fração de cobertura vegetal do solo (Brower & Zar 1984;Gazziero et al, 1995;Varella et al, 2002). A técnica adotada deve ser definida de acordo com a finalidade da pesquisa e o grau de exatidão requerido (Cruz et al, 2008).…”

Section: Introductionunclassified

ANÁLISE COMPARATIVA DE TÉCNICAS DE ESTIMATIVA DE FRAÇÃO DE COBERTURA VEGETAL POR Urochloa ruziziensis E Urochloa spp.

2015

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RESUMO -O potencial de cobertura vegetal do solo por plantas cultivadas é um parâmetro importante para a seleção de espécies forrageiras adaptadas a uma determinada região. Contudo, uma das restrições de uso dessa variável está associada à adoção da técnica de estimativa, uma vez que existem diferentes formas de cálculo. Diante disso, objetivou-se comparar as frações de cobertura do solo cultivado com Urochloa ruziziensis e Urochloa spp., utilizando-se três técnicas de medida: avaliação visual, avaliação por intercepto ou transecto e avaliação por imagens fotográficas. Para isso, foram conduzidos seis ensaios em campo, em delineamento de blocos casualizados. Os ensaios 1, 2 e 3 foram formados pela espécie Urochloa ruziziensis e compostos por três tratamentos, representados pelas três técnicas de medida (visual, por intercepto ou transecto e por imagens fotográficas), com oito repetições. Os ensaios 4, 5 e 6 tiveram arranjo fatorial 2 x 3, sendo o fator A formado por duas espécies de capim-braquiária (Urochloa ruziziensis e Urochloa spp. cv. Mulato II) e o fator B pelas três técnicas de medida (visual, por transecto e por imagens fotográficas), com quatro repetições. As medidas das frações de cobertura do solo foram tomadas aos 30, 60 e 90 dias após a semeadura. Constatou-se que, quanto maior a uniformidade da cobertura do solo pelas plantas forrageiras, mais próximos são os valores das frações de cobertura vegetal obtidas pelas três técnicas de estimativa. As técnicas de estimativa visual e por transecto da fração de cobertura do solo foram consideradas semelhantes, já a eficiência da medida pela técnica com imagens fotográficas depende da calibração individual de cada imagem.Palavras-chave: Brachiaria spp., capim-braquiária, forrageira, avaliação visual, avaliação por transecto, avaliação por imagem. ABSTRACT -The potential of vegetation cover of soil by cover crops is an important parameter for the selection of forage species adapted to a given region. However, one of the restrictions the use this variable is associated the adoption of the estimation

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“…Varella et al (2002) used ANN for the determination of land cover from digital images. Khazaei and Daneshmandi (2007) The objective of this work is to determine the effect of the soil bulk density and water content on soil penetration resistance behavior measured from the cone index, using statistical analyses, specifically regression analysis, and ANN modeling.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Modeling of soil penetration resistance using statistical analyses and artificial neural networks

2012

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ABSTRACT. An important factor for the evaluation of an agricultural system's sustainability is the monitoring of soil quality via its physical attributes. The physical attributes of soil, such as soil penetration resistance, can be used to monitor and evaluate the soil's quality. Artificial Neural Networks (ANN) have been employed to solve many problems in agriculture, and the use of this technique can be considered an alternative approach for predicting the penetration resistance produced by the soil's basic properties, such as bulk density and water content. The aim of this work is to perform an analysis of the soil penetration resistance behavior measured from the cone index under different levels of bulk density and water content using statistical analyses, specifically regression analysis and ANN modeling. Both techniques show that soil penetration resistance is associated with soil bulk density and water content. The regression analysis presented a determination coefficient of 0.92 and an RMSE of 0.951, and the ANN modeling presented a determination coefficient of 0.98 and an RMSE of 0.084. The results show that the ANN modeling presented better results than the mathematical model obtained from regression analysis.Keywords: modeling, soil physical properties, neural networks.Modelagem da resistência à penetração do solo usando análises estatísticas e redes neurais artificiais RESUMO. Um importante fator para a avaliação da sustentabilidade de sistemas agrícolas é o monitoramento da qualidade do solo por meio de seus atritutos físicos. Logo, atributos físicos do solo, como resistência à penetração, podem ser empregados no monitoramento e na avaliação da qualidade do solo. Redes Neurais Artificiais (RNA) tem sido empregadas na solução de vários problemas na agricultura, neste contexto, o uso desta técnica pode ser considerada uma abordagem alternativa para se predizer a resistência à penetração do solo a partir de suas propriedades básicas como densidade e teor de água. Portanto, o objetivo desse trabalho foi desenvolver um estudo do comportamento da resistência à penetração do solo, medida a partir do índice de cone, empregando análise de regressão e modelagem por RNA. Ambas as técnicas mostraram que a resistância à penetração do solo está associada com a densidade e o teor de água do solo. A análise de regressão apresentou coeficiente de regressão de 0,92 e REMQ igual a 0,951 enquanto a modelagem por RNA apresentou coeficiente de determinação de 0,98 e REMQ igual a 0.084. Os resultados indicaram que a modelagem por RNA apresentou melhores resultados do que o modelo matemático obtido a partir da análise de regressão.Palavras-chave: modelagem, propriedades físicas do solo, redes neurais.

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Determinação da cobertura do solo por análise de imagens e redes neurais

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Parâmetros agronômicos de gramíneas perenes de clima temperado

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Modeling of soil penetration resistance using statistical analyses and artificial neural networks

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