Redes neurais artificiais na predição da produtividade de milho e definição de sítios de manejo diferenciado por meio de atributos do solo
O entendimento dos fatores que influenciam a produtividade é essencial para o sucesso produtivo e para adoção de manejo diferenciado em sítios específicos. Na busca de alternativas para predizer a produtividade de grãos de milho a partir de atributos do solo, uma alternativa consiste no uso de redes...
| Main Authors: | Leal, Aguinaldo José Freitas, Miguel, Eder Pereira, Baio, Fabio Henrique Rojo, Neves, Danilo de Carvalho, Leal, Ulcilea Alves Severino |
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| Format: | Artigo |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Instituto Agronômico de Campinas
2017
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| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repositorio.unb.br/handle/10482/29499 http://dx.doi.org/10.1590/1678-4499.0140 |
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| Summary: |
O entendimento dos fatores que influenciam a produtividade é essencial para o sucesso produtivo e para adoção de manejo diferenciado em sítios específicos. Na busca de alternativas para predizer a produtividade de grãos de milho a partir de atributos do solo, uma alternativa consiste no uso de redes neurais artificiais (RNAs). Diante disso, o presente estudo teve por objetivo avaliar a eficácia de adoção de atributos do solo por interface da análise de regressão, e das RNAs no estabelecimento de sítios de manejo diferenciado e predição da produtividade de grãos de milho, “segunda safra”, em solos de cerrado. Os dados foram obtidos em uma área de 41,76 ha, cultivada em 2010 e 2011. Apesar de demandar maior tempo de construção e processamento em relação à regressão linear, a adoção de RNAs permite melhor predição da produtividade de grãos. Em consonância ao estabelecimento de sítios específicos de manejo diferenciado do solo, a partir dos atributos teor de argila, capacidade de troca de cátions, matéria orgânica do solo e saturação de bases. |
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