ESTIMATION OF PHYSICAL AND CHEMICAL SOIL PROPERTIES BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Authors

DOI:

https://doi.org/10.1590/1983-21252018v31n320rc

Keywords:

Artificial intelligence. Geostatistics. Precision agriculture. Soil management and conservation.

Abstract

Soil physical and chemical analyses are relatively high-cost and time-consuming procedures. In the search for alternatives to predict these properties from a reduced number of soil samples, the use of Artificial Neural Networks (ANN) has been pointed out as a great computational technique to solve this problem by means of experience. This tool also has the ability to acquire knowledge and then apply it. This study aimed at using ANNs to estimate the physical and chemical properties of soil. The data came from the physical and chemical analysis of 120 sampling points, which were submitted to descriptive analysis, geostatistical analysis, and ANNs training and analysis. In the geostatistical analysis, the semivariogram model that best fitted the experimental variogram was verified for each soil property, and the ordinary kriging was used as an interpolation method. The ANNs were trained and selected based on their assertiveness in the mapping of considered standards, and then used to estimate all soil properties. The mean errors of ordinary kriging estimates were compared to those of ANNs and then compared to the original values using Student's t-Test. The results showed that the ANN had an assertiveness compatible with ordinary kriging. Therefore, such technique is a promising tool to estimate soil properties using a reduced number of soil samples.

Author Biographies

  • Roberto Dib Bittar, Agricultural Engineering Sector, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis, GO
    Mestre em Engenharia Agrícola (2016) pela UEG - área de concentração: Engenharia de Sistemas Agroindustriais Concluiu em 2011 Pós graduação Latu sensu pela Faculdade Anhanguera de Anápolis em Didática e Metodologia do Ensino Superior e em 2013 Pós graduação Latu Sensu em Metodologias e Gestão para Educação a Distância, instituição onde também atua como professor. Possui graduação de Bacharel Em Ciências Contábeis pela Faculdade de Ciências Econômicas de Anápolis (1996) e graduação em Tecnólogo Em Processamento de Dados pela Faculdade de Ciências Econômicas de Anápolis (1992). Pós graduação em : Análise, Elaboração e Avaliação de Projetos (1995) e Redes de Computadores (1999) ambas pela Universidade Estadual de Goiás onde é professor. Tem experiência na área de Administração, com ênfase em Sistemas de Informações e Ciências Contábeis.
  • Sueli Martins de Freitas Alves, Agricultural Engineering Sector, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis, GO
    Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade Federal de Goiás (1983), especialização em Estatística pela Universidade Federal de Goiás (1998), mestrado em Agronomia pela Universidade Federal de Goiás (1999), doutorado em Agronomia pela Universidade Federal de Goiás (2006) e pós­doutorado em engenharia agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2010). Professora da Universidade Estadual de Goiás desde 1999, com regime de dedicação exclusiva desde 2006. Ministra disciplina de estatística experimental no curso de graduação e no mestrado em engenharia agrícola. Orienta alunos de iniciação científica e dissertação de mestrado. Atua na área de planejamento de experimentos e análise de dados experimentais, geoestatística aplicada à agricultura de precisão e análise multivariada.Tem experiência na área administrativa da universidade como: coordenadora de curso, coordenadora pedagógica, coordenadora de avaliação institucional, coordenadora de gestão de pessoas, Pró­Reitora de Planejamento, Gestão e Finanças e presidente de diversas comissões.
  • Francisco Ramos de Melo, Agricultural Engineering Sector, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis, GO
    Doutor (2012) e Pós Doutor (2013) em Ciências pela Universidade Federal de Uberlândia e Mestre em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal de Goiás na linha de Inteligência Artificial. Em1992 concluiu o curso Superior em Tecnologia em Processamento de Dados pela Faculdade de Ciências Econômicas de Anápolis (Atual UEG). Especializou, no nível de pós graduação, em Redes de Computadores (UEG/USP) e em Didática e Metodologia do Ensino Superior (Anhanguera). Atuou por 30 anos como especialista na Força Aérea Brasileira. Como docente, atuou nas faculdades ALFA, Latino Americana, Anhanguera e UniEvangélica. Atua na UEG desde 1995 como docente de ensino superior na área de computação; Coordenador do curso de TPD 1997 a 1999; atua no Programa de mestrado da Engenharia Agrícola (PMEA) na linha de agricultura de precisão. Leciona disciplinas nas áreas de Programação, Inteligência Artificial, Teoria da Computação, Arquitetura de Sistemas de Computação, Processamento Digital de Imagens, Matemática computacional, Lógica Digital e Eletricidade e outras. Pesquisa o desenvolvimento de aplicações computacionais em áreas multidisciplinares nos seguintes temas: redes neurais artificiais, sistemas tutores inteligentes, Processamento digital de Imagens, Inteligência Artificial na Educação, Tecnologias computacionais aplicadas a agricultura e tecnologias assistivas. Tem interesse nos assuntos educacionais referentes a didática presencial e não presencial, Inclusão digital, bem como a relação da Informática e Educação.

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Published

28-05-2018

Issue

Vol. 31 No. 3 (2018)

Section

Agricultural Engineering

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