Estimativa de indicadores de qualidade do solo por meio de modelos de "machine learning" - Maia, Nayane Jaqueline Costa [UNESP] (2022)
O monitoramento de indicadores de qualidade do solo contribui para mitigar as mudanças climáticas globais sem diminuir a produtividade dos sistemas, além de avaliar a eficiência de sistemas sustentáveis e complexos. O uso de modelos de “machine learning” no atual cenário do aumento dos dados é necessário para que as informações dos sistemas agrícolas sejam mais colaborativas, de maneira que, diminua custos e se traduza em otimização dos sistemas, tornando-os mais sustentáveis. Com este trabalho objetivou-se testar modelos de machine learning para estimar indicadores de qualidade do solo, a fim de melhorar o monitoramento dos solos agrícolas em sistema de monocultivo de milho, de pecuária e de Integração Lavoura-Pecuária, avaliando: 1) as combinações de variáveis para estimar o carbono e nitrogênio orgânico solo; e 2) variáveis que impactam a disponibilidade do nitrogênio potencialmente mineralizável no solo. Os modelos de machine learning testados foram Multilayer Perceptron Regressor (MLP), Random Forest Regressor (RF), K Neighbors Regressor (KNN), Support Vector Regression (SVR), Multiple Linear Regression (MLR), Adaptive Boosting Regressor (AdaBoost) e eXtreme Gradient Boosting Regressor (XGBoost), usando a linguagem de programação Python. Os modelos utilizados se mostraram eficientes para estimar carbono e nitrogênio do solo. As variáveis combinadas de plantas-animais-solo-clima estimaram com boa acurácia e precisão o carbono e nitrogênio orgânico do solo. No sistema de monocultivo de Milho, os modelos AdaBoost e MLP obtiveram alta precisão e MAPE<1%. No sistema monocultivo de Pecuária, os modelos MLP, SVR e Adaboost foram mais precisos e acurados (MAPE<3%). No sistema de integração Lavoura-Pecuária, todos os modelos tiveram elevada acurácia (MAPE<5%), no entanto, o modelo SVR obteve a menor precisão para estimar carbono orgânico do solo (R2 < 2%), e o SVR e KNN obtiveram a menor precisão para estimar o nitrogênio orgânico do solo (R2 < 50%). Para estimar o nitrogênio potencialmente mineralizável no solo, o modelo XGBoost foi o mais preciso, com o menor acurácia e viés (R2 = 0.97, MAPE = 3% e MBE = 0.10 mg kg-1), superando o AdaBoost, RF e MLR, nessa ordem. As diferentes combinações de variáveis estimadoras podem indicar processos importantes que influenciam na liberação de nitrogênio potencialmente mineralizável no solo, por meio de métodos de explicações aditivas de Shapley (SHAP). No geral, esses resultados fornecem uma nova perspectiva com o uso de aplicação de machine learning para estimar importantes nutrientes do solo, aproveitando os mais diversos históricos de dados de sistemas agrícolas, que podem ser úteis para os tomadores de decisão na produção de alimentos.