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http://hdl.handle.net/11612/5882| Autor(a): | Silva, Carlos Henrique Pinto da |
| Orientador: | Giongo, Marcos |
| Título: | Mapeamento digital do solo com o uso de regressões logísticas múltiplas em região de Ortigueira, Paraná |
| Palavras-chave: | Levantamento de solo. Mapeamento digital do solo. Pedometria. Regressões logísticas. Soil survey. Digital mapping of the soil. Pedometry. Logistic regressions |
| Data do documento: | 20-Set-2023 |
| Editor: | Universidade Federal do Tocantins |
| Citação: | SILVA, Carlos Henrique Pinto da. Mapeamento digital do solo com o uso de regressões logísticas múltiplas em região de Ortigueira, Paraná. 2018.36f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Florestal, Universidade Federal do Tocantins, Gurupi, 2018. |
| Resumo: | O presente estudo teve como avaliar o mapeamento digital de classes de solos com uso de re- gressões logísticas múltiplas em diferentes tamanhos de amostras, avaliando sua potencialidade como mapeamento acurado para classes de solo. O estudo foi conduzido em região de Orti- gueira, Paraná, Brasil a partir de um Modelo Digital de Elevação, e seus derivados, com uma resolução de 4 m² e de amostras georreferenciadas de perfil de solo classificado. Foram avalia- dos diferentes buffers amostrais de pontos com 75, 100 e 125 metros que formaram diferentes bases de dados para as regressões logísticas. Os critérios avaliados foram a significância de variáveis de terreno, o ajuste das regressões logísticas aos dados amostrados, acurácias indivi- duais de classe, acurácia geral e coeficiente Kappa Cohen. As variáveis de terreno que mais explicaram o comportamento das regressões foram altitude e declividade. Os coeficientes de determinação (R²) de Nagelkerke foram de 81,9 a 100% para CXa3, 42,5 a 51,1% para CXa1 e de 16,5 a 19,7 para LVd1. Os buffers amostrais analisados resultaram em valores de 65,2 a 69,6% para acurácia geral e 63,2 a 67,3% para coeficiente Kappa, em destaque os buffers amos- trais de pontos de 75 e 100 metros obtiveram os melhores resultados com 69,6 e 67,3% para acurácia geral e coeficiente Kappa respectivamente, porém verificou-se que a definição do me- lhor buffer para o mapeamento está relacionada com a posição das amostras de solo classifica- das em relação as variáveis de terreno. |
| Abstract: | The present study aimed at the digital mapping of soil classes with the use of logistic regressions in several sample sizes, evaluating their potential as accurate mapping for soil classes. The study was conducted in a region of Ortigueira, Paraná, Brazil from a Digital Elevation Model, and its descendants, with a resolution of 4 m² and georeferenced samples of classified soil pro- file. We selected variable buffers of 75, 100 and 125 meters points that form databases for logistic regressions. The criteria used were the significance of field variables, the adjustment of logistic regressions to the sampled data, individual class accuracy, general accuracy and Kappa Cohen coefficient. The variables of greater extension explained the behavior of the regressions by altitude and declivity. The determination coefficients (R²) of Nagelkerke were 81.9 to 100% for CXa3, 42.5 to 51.1% for CXa1 and 16.5 to 19.7 for LVd1. State buffers resulted in values ranging from 65.2 to 69.6% for general accuracy and 63.2 to 67.3% for Kappa coefficients, in particular the sample buffers at points of 75 and 100 meters obtained the results of group results 69, 6 and 67.3% for the general set and Kappa coefficient respectively, but it was verified that a definition for the buffer for the mapping is related to the position of the soil samples classified in relation as terrain variables |
| URI: | http://hdl.handle.net/11612/5882 |
| Aparece nas coleções: | Engenharia Florestal |
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