Author(s): VASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CAMARGO NETO, J.

Summary: Resumo - Técnicas de Mineração de Dados e Modelagem preditiva são cada vez mais usadas para automação de tarefas nos mais diversos campos do conhecimento. O da agricultura é um deles, existindo diversos modelos para predição de eventos climáticos, ocorrências de pragas e produtividade. A classificação de solos é uma das tarefas dentro dessa área que ainda não possui um sistema computacional satisfatório. Este trabalho tem como objetivo a criação de um sistema para a classificação automática de solos, a partir de dados previamente classificados segundo o método descrito no Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). A modelagem para o sistema de classificação aqui proposto tem como base algoritmos de Aprendizado de Máquina. O trabalho ainda está em andamento e os resultados obtidos até agora indicam que a abordagem é promissora.

Publication year: 2018

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Digital Agriculture

Keywords: Atributos de solos, Floresta aleatória, K-Nearest Neighbors, Mineração de dados, Support vector machines, Árvore de decisão