Modelagem dos processos erosivos por rede neural artificial através da análise das propriedades biológicas do solo

Os processos erosivos no solo variam em toda a paisagem, sendo a predição um enorme desafio devido ao grande número de variáveis bióticas, abióticas, e variabiliade espacial, que influenciam no processo. Isso significa que certos resultados determinados são originados pela ação e a interação de elementos de forma praticamente aleatória. Assim, esta proposta, prevê o uso de modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA) para extração de padrões entre variáveis biológicas, em diferentes condições de manejo agrícola oriundos de megapercelas experimentais. Em síntese, o presente projeto objetivou compilar, padronizar, analisar e interpretar, de forma massiva, os resultados das megaparcelas da mesorregião Sudoeste do Paraná, gerados a partir do mensuramento quantitativo dos atributos biológicos, visando a predição conjunta e iterativa dos fatores químicos e físicos com influência significativa no processo erosivo, utilizando modelos não-lineares. Não obstante, em função da pandemia, o desenvolvimento do projeto não foi executado como o previsto devido a impossibilidade da condução do experimento à campo. Nesta condição, para a modelagem foi utilizado um conjunto de dados de outro projeto já concluído, com o propósito específico de capacitar o analista, no caso em questão o bolsista de IC.