Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos.

Resumo ? O processo de classificacao de solos executado por especialistas e uma tarefa laboriosa, que envolve varias etapas de coleta e a aplicacao de regras de classificacao de acordo com o Manual do Sistema Brasileiro de Classificacao de Solos (SiBCS). Este trabalho relata a aplicacao de redes neurais do tipo perceptron multicamadas na classificacao de solos, nos niveis categoricos 1 a 4. Os dados de perfis de solo utilizados vieram de uma base de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica (IBGE). A otimiza-cao da funcao de custo de entropia cruzada, usada no treinamento da rede neural, foi realizada por meio do algoritmo de stochastic gradient descent. As redes apresentaram resultados de acuracia que variam de 63,38 a 27,79, tendo o valor maior sido obtido para o primeiro nivel e o menor para o quarto nivel de classificacao. Os resultados mostraram o alto potencial de uso do perceptron multicamadas para a classificacao de perfis de solo, resultado que pode ser ainda melhorado caso se disponha de um conjunto maior e mais balanceado de perfis de solos previamente classificados.