Título: MAPEAMENTO DIGITAL DOS SOLOS DO CAMPUS DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS, MINAS GERAIS

Autoria de: Polyana Pereira

Orientação de: Joao Jose Granate Sa e Melo Marques

Presidente da banca: João José Granate de Sá e Melo Marques

Primeiro membro da banca: Michele Duarte de Menezes

Segundo membro da banca: Isabela Cristina Filardi Vasques

Palavras-chaves: random forest, árvore de decisão, dados legados de solos, levantamento pedológico, geoprocessamento

Data da defesa: 27/01/2021

Semestre letivo da defesa: 2020-2

Data da versão final: 11/02/2021

Data da publicação: 11/02/2021

Referência: Pereira, P. MAPEAMENTO DIGITAL DOS SOLOS DO CAMPUS DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS, MINAS GERAIS. 2021. 126 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Agrícola Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.

Resumo: Levantamentos pedológicos são de grande importância na geração de informações e no conhecimento da distribuição espacial dos tipos de solo em uma área de interesse, tal como suas propriedades químicas, físicas e mineralógicas. Neste contexto, o mapeamento digital de solos surge como alternativa para gerar novos mapas de solos, de forma rápida e acurada. O objetivo deste estudo é avaliar e comparar metodologias de mapeamento digital de solos no Campus da Universidade Federal de Lavras (UFLA), bem como recuperar, harmonizar e utilizar dados legados de antigos levantamentos pedológicos da década de 1990 e elaborados de forma tradicional. O mapeamento de solos do Campus da UFLA (ca. 500 ha) utilizou 265 pontos de amostragem de solos, sendo seis perfis completos, uniformemente distribuídos pela área. Os algoritmos Árvore de Decisão (AD) e Random Forest-Recursive Feature Elimination (RF-RFE) foram utilizados para a predição espacial dos tipos de solos em dois conjuntos de dados, diferenciados pela presença da variá

Abstract: Pedological surveys are of great importance in generating information and in understanding the spatial distribution of soil types in an area of interest, such as their chemical, physical and mineralogical properties. Digital soil mapping is as an alternative to generating new soil maps, quickly and accurately. This study aims to evaluate and compare methodologies for digital soil mapping on the Campus of the Federal University of Lavras (UFLA), as well as to recover, harmonize, and use data from legacy pedological surveys elaborated in the 1990s by conventional methods. Soil mapping of UFLA (ca. 500 ha) used 265 soil sampling points, with six complete profiles, uniformly distributed throughout the area. Decision Tree (DT) and Random-Forest-Recursive Feature Elimination (RF-RFE) algorithms were used for the spatial prediction of soil types in two data sets, differentiated by the inclusion of lithology covariates. Nine topographic and hydrological covariates were generated from the Digital Elevation Model (DEM)

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_agricola/20202201421091

URI alternaviva: repositorio.ufla.br/handle/1/47030

Curso: G003 - ENGENHARIA AGRÍCOLA (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Polyana Pereira e Universidade Federal de Lavras

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