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APLICAÇÃO DE REDES NEURONAIS ARTIFICIAIS NA CARTOGRAFIA DE SOLOS – VALIDAÇÃO DE MODELOS
Inês L. Fonseca 1
Ricardo Brasil 1; Sérgio Freire 2 Jorge Rocha 1; José A. Tenedório 2
1 Centro de Estudos Geográficos, IGOT – UL 2 Centro de Estudos de Geografia e Planeamento
Regional, FCSH - UNL
APLICAÇÃO DE REDES NEURONAIS ARTIFICIAIS NA CARTOGRAFIA DE SOLOS –
VALIDAÇÃO DE MODELOS Avaliação e Gestão de Perigosidades e Risco Ambiental CEG-IGOT-UL
Estrutura:
• I. Problema; • II. Objectivo; •III. Hipótese;
•IV. Metodologia; •V. Resultados; •VI. Conclusões.
APLICAÇÃO DE REDES NEURONAIS ARTIFICIAIS NA CARTOGRAFIA DE SOLOS –
VALIDAÇÃO DE MODELOS Avaliação e Gestão de Perigosidades e Risco Ambiental CEG-IGOT-UL
I – Problema
• Prever classes de solos em áreas onde ainda não existe cartografia de solos;
• Escolher o melhor modelo para aplicação nas áreas onde ainda não existe cartografia
de solos.
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VALIDAÇÃO DE MODELOS Avaliação e Gestão de Perigosidades e Risco Ambiental CEG-IGOT-UL
II – Objectivo
• Comparar a aplicação de duas RNAs: SOM vs MLP e identificar qual a melhor
arquitectura para a predição de classes de solos.
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VALIDAÇÃO DE MODELOS Avaliação e Gestão de Perigosidades e Risco Ambiental CEG-IGOT-UL
III – Hipótese:
Medidas gerais de validação como a fracção correcta
classificada e o índice Kappa poderão identificar como
melhor um modelo diferente do indicado por uma
validação mais detalhada, com análise por classes de
solo.
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VALIDAÇÃO DE MODELOS Avaliação e Gestão de Perigosidades e Risco Ambiental CEG-IGOT-UL
IV. Metodologia:
1 – Dados e áreas de estudo;
2 – Amostragens e pré-processamento;
3 – Classificação supervisionada;
4 – Validação multi-método.
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VALIDAÇÃO DE MODELOS Avaliação e Gestão de Perigosidades e Risco Ambiental CEG-IGOT-UL
IV. Metodologia: 1 – Dados e áreas de estudo
Uso do solo
Litologia
Modelos morfométricos derivados do MDT
Classes de solo
+
- Latitude (X)
- Longitude (Y)
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IV. Metodologia: 1 – Dados e áreas de estudo
Bacias Regiões Rios Área (km2)
Elev. Mín. (m)
Elev. Máx. (m)
Nº de classes de solo
Mondim de Basto (MB)
Douro-Minho
Tâmega 911 56 1298 4
Vila Real (VR)
Nordeste Corgo 468 67 1405 4
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VALIDAÇÃO DE MODELOS Avaliação e Gestão de Perigosidades e Risco Ambiental CEG-IGOT-UL
IV. Metodologia: 2 – Amostragens e pré-processamento
Amostragem estratificado por tipo de solo
- O mesmo número de áreas de treino seleccionados para cada tipo de solo (510) Amostragem
aleatória
1 - RS
Dados espaciais dos Solos
- As áreas de treino são as mesmas para a MLP e a SOM
- O número total de áreas de treino é o mesmo para todos os tipos de amostragens
Aleatória por solo
2 - SRS
Aleatória por percentil
3 - SRPS
Mais próximas
por percentil
4 - SNPS
Mais afastadas
por percentil
5 - SFPS
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IV. Metodologia: 2 – Amostragens e pré-processamento
Quatro combinações de modelos
- O mesmo número e tipo de áreas de treino seleccionadas para cada combinação de modelo
12 variáveis normalizadas (inclusão da
latitude e longitude)
1
12 variáveis não-
normalizadas (inclusão da
latitude e longitude)
2
10 variáveis normalizadas (não inclusão da latitude e longitude)
3
10 variáveis não-
normalizadas (não inclusão da latitude e longitude)
4
Um total de 20
modelos (4*5=20)
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IV. Metodologia: 3 – Classificação supervisionada
MLP e SOM
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Mapas de solos existentes
MDT e modelos derivados
Litologia
Uso do solo
Novo mapa de solos
Classificação – Multi-Layer Perceptron (MLP)
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VALIDAÇÃO DE MODELOS Avaliação e Gestão de Perigosidades e Risco Ambiental CEG-IGOT-UL
Mapas de solos existentes
MDT e modelos derivados
Litologia Uso do solo
Novo mapa de solos
Classificação – Self-Organizing Map (SOM)
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Sistemas de Informação Geográfica
Mapas de solos
existentes
Predição de classes de solos
Inteligência Artificial (RNAs)
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IV. Metodologia: 4 – Validação multi-método.
Dos 20 modelos elaborados, foram seleccionados os 2 melhores modelos
para cada bacia de acordo com uma medida da fracção correcta (fraction
correct) e índice Kappa [Map Comparison Kit 3.0].
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IV. Metodologia: 4 – Validação multi-método.
Fracção correcta (fraction correct (%))
Tipo de amostragem
Bacia Arquitectura Nº Var. RS SRS SRPS SNPS SFPS Tipo de var.
MB MLP 12 67.9 Var. não normalizadas
VR MLP 12 74 Var. não normalizadas
MB MLP 10 59 Var. não normalizadas
VR MLP 10 66.9 Var. normalizadas
MB MLP 10 62.5 Var. normalizadas
VR MLP 12 55.5 Var. não normalizadas
MB MLP 12 54.4 Var. normalizadas
VR MLP 10 67.2 Var. normalizadas
MB MLP 10 55.3 Var. normalizadas
VR MLP 12 55.6 Var. não normalizadas
MB SOM 10 64.8 Var. normalizadas
VR SOM 10 72.6 Var. não normalizadas
MB SOM 12 59 Var. normalizadas
VR SOM 10 59.3 Var. não normalizadas
MB SOM 12 54.7 Var. normalizadas
VR SOM 10 58.2 Var. não normalizadas
MB SOM 10 45.9 Var. normalizadas
VR SOM 10 42.2 Var. não normalizadas
MB SOM 10 46.1 Var. não normalizadas
VR SOM 10 55.7 Var. não normalizadas
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IV. Metodologia: 4 – Validação multi-método.
I. Os quatro melhores modelos – Fraction correct e Kappa geral:
Fracção correcta (fraction correct) e Kappa
Amostragem RS
Bacia Arquitectura Nº Var. Fraction Correct
(%) Kappa Tipo de var.
MB MLP 12 67.9 0.35748 Var. não normalizadas
VR MLP 12 74 0.42756 Var. não
normalizadas
MB SOM 10 64.8 0.31246 Var. normalizadas
VR SOM 10 72.6 0.4192 Var. não normalizadas
Estes índices indicam que a arquitectura MLP é a
melhor.
Kappa – medida de concordância: 1 – máx.
concordância; 0 – nenhuma concordância
Percentagem de células por tipo de solo captada – MLP vs SOM
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IV. Metodologia: 4 – Validação multi-método.
II. Por categoria - número de células iguais (em ambos os
mapas e fracção correcta por classe de solo):
In both maps
Classe de solo: MB MLP MB SOM Total pixéis % MLP % SOM
MB
Antrossolos 13767 13448 30279 45.47 44.41
Leptossolos 3268 3453 13891 23.52 24.86
Regossolos 58611 55264 67036 87.43 82.44
Fluvissolos 0 6 159 0 3.77
Classe de solo: VR MLP VR SOM Total pixéis % MLP % SOM
VR
Antrossolos 9446 8354 14929 63.27 55.95
Leptossolos 32739 31935 35978 90.99 88.76
Cambissolos 0 644 4496 0 14.32
Fluvissolos 0 414 1567 0 26.42
O modelo SOM em VR foi o único a modelar as classes
dos Fluvissolos e Cambissolos
O modelo SOM em MB foi o único a modelar a classe dos
Fluvissolos
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IV. Metodologia: 4 – Validação multi-método.
III. Fracção correcta difusa - Fuzzy Kappa:
Fuzzy Kappa
MB MLP MB SOM VR MLP VR SOM
Fraction Correct 0.71 0.73 0.75 0.77
Quanto mais próximo de 1,
mais semelhante ao
mapa de referência que foi usado na validação.
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IV. Metodologia: 4 – Validação multi-método.
IV. Índice de estrutura espacial – Patch size (tamanho da
mancha):
Patch size
MB MLP MB SOM VR MLP VR SOM
Map 1 global 24799.7 24799.7 22969.5 22969.5
Map 2 global 52948.5 48351.5 36804.5 33839.5
Global difference 28148.8 23551.8 13835 10870
Mean of map 1/2 37015.8 32030.6 18788.6 15516
Os valores indicam a diferença de tamanho das classes (área em células)
- a diferença global é menor na arquitectura
SOM
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V. Resultados • A arquitectura SOM foi a única a conseguir modelar as classes
de solos de menor dimensão;
• A arquitectura SOM consegue captar melhor o tamanho e a
complexidade da estrutura das classes de solos;
• Apesar de os índices Kappa e fracção correcta identificarem
a arquitectura MLP como a melhor, uma análise classe a
classe mostra que a arquitectura SOM produz mapas mais
semelhantes aos originais.
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VI – Conclusões
• Conclui-se também que para avaliar a capacidade dos modelos é necessário utilizar índices que avaliem cada classe e a estrutura espacial das manchas de cada classe;
• Os índices que incluem medidas gerais de fracção correcta e índice Kappa são insuficientes se analisados individualmente.
• Conclui-se que a SOM é a mais adequada para produzir mapas de solos nas regiões estudadas;
Obrigado pela
atenção!
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VALIDAÇÃO DE MODELOS