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Erosividade de Minas Gerais

Artigo publicado de erosividade na revista Geocarto International (Minas gerais). com dados diponiveis em formato Geotiff

A dinâmica espaço-temporal da erosividade das chuvas é essencial para estudos ambientais e orientações para o controle da erosão. O objetivo deste estudo foi avaliar a erosividade da chuva (mensal e anual), testando algoritmos de aprendizado de máquina auxiliados por um banco de covariáveis para predição espacial da erosividade da chuva no Sudeste do Brasil. A modelagem testou Random Forest-RF, Cubist, Support Vector Machine, Earth e Linear Model, associados a 154 covariáveis (dados topográficos, climáticos e de vegetação). No entanto, aplicamos a função de corte de correlação (findcorrelation) e o algoritmo de seleção de recursos (Recursive Feature Elimination – RFE) para selecionar covariáveis importantes. Nossos resultados mostram que o algoritmo RF foi mais eficiente na modelagem (valores de R2 entre 0,29 e 0,82), com as melhores métricas no período de baixa pluviosidade (inverno). A modelagem mostrou fluidez ao selecionar apenas 43 covariáveis significativas devido às funções findcorrelation e RFE. As covariáveis mais importantes e frequentes na modelagem espacial foram coordenadas, déficit hídrico, dados topográficos e climáticos. Em geral, os resultados espaciais mostram que a dinâmica da erosividade das chuvas é fortemente afetada por fatores de circulação de massa de ar, relevo e posição geográfica. Nossa abordagem é promissora por ser um método capaz de estimar a erosividade da chuva em áreas não amostradas, capturando informações de covariáveis espaciais significativas.

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