EDXRF e Aprendizado de Máquina para Prever Atributos de Fertilidade do Solo
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0375.2024.v45.51475Palavras-chave:
atributos de fertilidade do solo, aprendizagem de máquina, PLS, EDXRFResumo
A avaliação da fertilidade do solo é fundamental para práticas agrícolas sustentáveis, muitas vezes contando com métodos laboratoriais convencionais. Esses métodos, embora precisos, são trabalhosos, demorados e requerem reagentes químicos. Sensores espectroscópicos, como fluorescência de raios X dispersiva em energia (EDXRF), oferecem uma alternativa rápida e não destrutiva, mas requerem calibração de modelos de aprendizado de máquina para previsão precisa de atributos de fertilidade. Nesse contexto, este estudo compara o desempenho de quatro algoritmos de aprendizado de máquina — regressão linear múltipla (MLR), regressão de mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de máquina de vetores de suporte (SVM) e regressão de floresta aleatória (RF) — na previsão do pH do solo, carbono orgânico (SOC), soma de bases trocáveis ​​(BS) e capacidade de troca catiônica (CEC) usando dados de EDXRF de dois conjuntos de dados de solo. Os resultados indicam que os modelos PLS superaram outros (a hierarquia de precisão foi PLS > MLR > SVM > RF). No geral, enfatizamos os benefícios da integração de PLS com EDXRF, capaz de mitigar o uso de análise de solo tradicional.
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