Utilizando processamento em cascata e agrupamento em imagens para otimizar modelos de classificação de solos.
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RESUMO. O presente artigo propõe duas novas abordagens para a classificação automática de solos, com o objetivo de aperfeiçoar o processo classificatório. As abordagens consistem no processamento em cascata para cada nível categórico e a organização dos horizontes do um perfil em forma de imagens possibilitando a classificação de perfis de solo como um todo. Constatou-se uma leve melhora, contudo a mesma carrega um grande custo computacional.
Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.
Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.
Palabras clave
Árvores de decisão, Floresta aleatória, SVM, Mineração de dados, Atributos de solo, Classificação de solos, Decision Tree, Random Forest, Data Mining, Soil Attributes, Soil classification