Previsão da produtividade do tomate industrial correlacionado com os atributos físico-químicos do solo utilizando redes neurais artificiais

Resumo

Este trabalho tem como objetivo uma pesquisa exploratoria para realizar a previsão da produtividade do tomate industrial correlacionando com os atributos físico-químicos do solo utilizando redes neurais artificiais. Para isso foi criado uma malha amostral após definição do ponto central no pivô, os pontos foram localizados por meio de um receptor global positioning system (GPS). A malha amostral construída foi dividida em 122 pares de pontos espaçados de 90 x 90 m em área de 110 ha. A cultivar utilizada será Debora, que vai ser transplantada em linhas simples de plantio com uma densidade populacional de 35000 plantas por ha-1 , em área irrigada por pivô central. Foram mensurados os atributos físico-químicos do solo: Umidade do solo, densidade do solo, resistência à penetração, granulometria do solo, matéria orgânica, capacidade de troca catiônica, fósforo, potássio e saturação por base. Serão criados modelos matematicos utilizando as RNA do tipo Multilayer Perceptron (MLP) para estimar a produtividade do tomate industrial.