@MASTERSTHESIS{ 2015:2084159977,
 	title = {Sistema de inferência Fuzzy para estimativa da umidade do solo sob influência do teor de matéria orgânica},
 	year = {2015},
 	url = "https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/1723",
 	abstract = "O estudo da dinâmica da água no solo tem sido crescente frente à necessidade
 de otimização de uso de recursos hídricos para a manutenção da produtividade
 agrícola. Como forma de auxiliar esse estudo, diferentes modelos de dinâmica
 da água no solo têm sido criados e estudados, em uma tentativa de se prever
 situações que empiricamente se tornam demoradas e custosas. A dinâmica da
 água no solo está associada diretamente a parâmetros físico-hídricos do solo,
 assim como a umidade do solo. Para se determinar a umidade do solo existem
 técnicas que necessitam de uma grande quantidade de amostragens, elevando o
 custo e o tempo necessário para realizar tais medições. Este trabalho dá
 continuidade à dissertação de Belleza. É elaborado um modelo baseado em
 regras fuzzy para estimar a umidade em camadas superficiais do solo a partir de
 dados de textura do solo, potencial matricial e quantidade de matéria orgânica.
 A distinção e análise feitos pelo modelo recaem sobre a influência da matéria
 orgânica sobre a retenção de umidade pelo solo, desconsiderada pela maioria
 dos trabalhos deste tipo. O conjunto de dados utilizado para treinamento e
 validação do modelo é proveniente de um projeto de pesquisa realizado na
 região amazônica, organizado em relatório financiado pela Petrobras. Os
 resultados, obtidos através de simulação realizada no software Matlab,
 demonstram que a matéria orgânica possui grande influência na retenção de
 umidade por solos cujo teor de argila esteja abaixo de 35%. É observada uma
 redução significativa do erro absoluto médio total em relação ao trabalho de
 Belleza, que desconsidera a influência da matéria orgânica. O aumento do
 número de regras do sistema de inferência fuzzy permite também uma melhor
 aproximação das estimativas do valor real de umidade. Levando em conta as
 incertezas inerentes ao fenômeno este modelo é considerado adequado devido
 a sua simplicidade e média de erros relativamente baixa, e uma evolução no
 campo da modelagem da estimativa de umidade do solo por lógica fuzzy.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}