Export iten: EndNote BibTex

Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.unioeste.br/handle/tede/4526
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorOliveira, Patricia Antonio de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0689930049969291por
dc.contributor.advisor1Hayakawa, Ericson Hideki-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4329506543421390por
dc.contributor.advisor-co1Calegari, Márcia Regina-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7608085294604450por
dc.contributor.referee1Hayakawa, Ericson Hideki-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4329506543421390por
dc.contributor.referee2Rosa, Alessandro Samuel-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1609751519717461por
dc.contributor.referee3Martins, Vanda Moreira-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/9136370230484152por
dc.date.accessioned2019-11-19T11:55:02Z-
dc.date.issued2019-03-19-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Patricia Antonio de. Relação solo-relevo assistida por árvore de decisão. 2019. 128 f. Dissertação (Mestrado em Geografia) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Marechal Cândido Rondon, 2019.por
dc.identifier.urihttp://tede.unioeste.br/handle/tede/4526-
dc.description.resumoA aplicação de técnicas relacionadas a mineração de dados tem permitido obter um prognóstico da distribuição dos tipos de solos e de seus atributos na paisagem. Um dos métodos utilizados no tratamento de um conjunto de dados morfopedológicos refere-se à Árvore de Decisão (AD). Este método apresenta-se como uma possibilidade de reconhecer as relações solo-paisagem de maneira explícita similar aos mapeamentos convencionais, como aqueles relacionados a estudos em topossequência. A similaridade ocorre devido o agrupamento por AD ser feito pela busca por padrões, o que possibilita o entendimento de como a verdade de campo e as variáveis ambientais são interrelacionadas. Neste contexto, o objetivo principal desta pesquisa consiste em verificar se a utilização de atributos morfométricos como variáveis preditoras/independentes em mineração de dados baseada em AD permite compreender a relação entre a distribuição das classes de solos e as formas de relevo em uma bacia de primeira ordem no município de Toledo-PR. Para o estudo, foram utilizadas como variável dependente 83 pontos de amostragens de classes de solos dispostas ao longo de nove topossequências, e como variáveis ambientais preditoras o tipo de uso e atributos morfométricos do terreno, a saber: elevação, declividade, perfil e plano de curvatura, comprimento de rampa (fator LS), Índice Topográfico de Umidade (ITU) e Índice de Máximo Fluxo (IMF). A espacialização dos tipos de solos por AD mostrou-se condizente com as características geomórficas na área do estudo, com valor de acurácia da predição em 80,9 de pureza em relação as amostras conhecidas. O resultado evidencia o potencial da Árvore de Decisão em associar o tipo de solos com as características do relevo, e das variáveis morfométricas no prognóstico da distribuição dos solos na paisagem. Os atributos do terreno que melhor explicaram a distribuição das classes de solos na área foram a elevação, a declividade e o IMF. Esses atributos definem os segmentos da vertente e as áreas potenciais ao escoamento superficial e subsuperficial, o que, por conseguinte, interfere na hidrologia da encosta e no grau de atuação dos processos pedogenéticos que definem os tipos de solo.por
dc.description.abstractLa aplicación de técnicas relacionadas con la minería de datos ha generado una predicción de ladistribución de los tipos de suelo y sus atributos en el paisaje. Uno de los métodos comúnmente utilizados en el tratamiento de un conjunto de datos morfopedológicos se refiere a árboles de decisión (AD). Este método presenta la posibilidad de reconocer explicitamente las relaciones suelo-paisaje similares a los mapeos convencionales, cómo los relacionados con los estudios de secuencia posterior. La similitude ocurre porque la agrupación por AD se realiza mediante la búsqueda de patrones, lo que permite compreender cómo se relacionan la verdade del campo y las variables ambientales. En este contexto, el objetivo principal de esta investigación es verificar si el uso de atributos morfométricos cómo variables predictoras independientes em la minería de datos basada en AD nos permite compreender la relación entre la distribución de la clase de suelo y los accidentes geográficos en una cuenca de primer orden em el municipio de Toledo-PR. Para esto estudio, fueron utilizadas cómo variable dependiente 83 muestras de clases de suelos dispuestas a lo largo de nueve toposecuencias, y cómo variables ambientales predictivas el tipo de uso y atributos morfométricos del terreno, siendo ellos: Elevación, Declividad, Perfil y Plano Curvatura, Factor LS, índice topográfico de humedad (ITU) e índice de flujo máximo (IMF). La distribución espacial de los tipos de suelos por AD se mostró consonante a las características físicas en el área del estudio. Ejemplo de ello es el alto valor de exactitud de la predicción, con 80,9 de acerto em relación a las muestras conocidas. Este valor evidencia el potencial de las variables morfométricas em las predicciones de la distribución del suelo em el paisaje. Los atributos del terreno que mejor expusieron la distribución de las clases de suelos em el área son la elevación, la declividad y el IMF. Esto ocorre debido a que estos atributos definen los segmentos de la vertiente y las áreas potenciales al flujo superficial y subsuperficial, lo que por lo tanto interfiere em la hidrología de la ladera y en el grado de actuación de losprocesos de formación de suelos.spa
dc.description.provenanceSubmitted by Helena Bejio (helena.bejio@unioeste.br) on 2019-11-19T11:55:02Z No. of bitstreams: 2 Patricia_Oliveira_2019.pdf: 8095314 bytes, checksum: 4b6334175a056fa6a4b0a3e8b7da1717 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-11-19T11:55:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Patricia_Oliveira_2019.pdf: 8095314 bytes, checksum: 4b6334175a056fa6a4b0a3e8b7da1717 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-03-19eng
dc.description.sponsorshipFundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Estado do Paraná (FA)por
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual do Oeste do Paranápor
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Humanas, Educação e Letraspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIOESTEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Geografiapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectVariáveis morfométricaspor
dc.subjectTopossequênciapor
dc.subjectBacia hidrográfica do Paraná 3por
dc.subjectToledo - PRpor
dc.subject.cnpqCIÊNCIAS HUMANAS:GEOGRAFIApor
dc.titleRelação solo-relevo assistida por árvore de decisãopor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.campusMarechal Cândido Rondonpor
Appears in Collections:Mestrado em Geografia (MCR)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Patricia_Oliveira_2019.pdf7.91 MBAdobe PDFView/Open Preview


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons