Skip to main content
Article thumbnail
Location of Repository

Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties Redes neurais e modelos de espaço de estados para o estudo da relação entre propriedades do solo

By Luís Carlos Timm, Daniel Takata Gomes, Emanuel Pimentel Barbosa, Klaus Reichardt, Manoel Dornelas de Souza and José Flávio Dynia

Abstract

The study of soil property relationships is of great importance in agronomy aiming for a rational management of environmental resources and an improvement of agricultural productivity. Studies of this kind are traditionally performed using static regression models, which do not take into account the involved spatial structure. This work has the objective of evaluating the relation between a time-consuming and "expensive" variable (like soil total nitrogen) and other simple, easier to measure variables (as for instance, soil organic carbon, pH, etc.). Two important classes of models (linear state-space and neural networks) are used for prediction and compared with standard uni- and multivariate regression models, used as reference. For an oat crop cultivated area, situated in Jaguariuna, SP, Brazil (22º41' S, 47º00' W) soil samples of a Typic Haplustox were collected from the plow layer at points spaced 2 m apart along a 194 m spatial transect. Recurrent neural networks and standard state-space models had a better predictive performance of soil total nitrogen as compared to the standard regression models. Among the standard regression models the Vector Auto-Regression model had a better predictive performance for soil total nitrogen.<br>O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41' S e 47º00' W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo

Topics: atributos do solo, modelos de predição, transeção espacial, variáveis latentes, soil attributes, prediction models, spatial transect, latent variables, LCC:Agriculture (General), LCC:S1-972, LCC:Agriculture, LCC:S, DOAJ:Agriculture (General), DOAJ:Agriculture and Food Sciences
Publisher: São Paulo - Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"
Year: 2006
DOI identifier: 10.1590/S0103-90162006000400010
OAI identifier: oai:doaj.org/article:e05f090163af4f8d9d7163124591e491
Journal:
Download PDF:
Sorry, we are unable to provide the full text but you may find it at the following location(s):
  • http://doaj.org/search?source=... (external link)
  • Suggested articles


    To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.