Resumo:
O uso e ocupação do solo da bacia hidrográfica são responsáveis pela perda ou manutenção da qualidade de suas águas superficiais, especialmente quando tratamos de fontes de poluição difusa. A árvore de decisão é uma ferramenta de aprendizagem de máquina que tem se mostrado promissora para este tipo de estudo. O modelo proposto pela técnica segue uma estrutura hierárquica na busca de descobrir estruturas ocultas em conjuntos de dados complexos e prever o
comportamento de uma classe (variável dependente) a partir do conjunto de variáveis independentes. A metodologia aplicada neste trabalho avalia o uso desta técnica no estudo da relação vazão - uso do solo - poluição difusa. A Bacia do Rio das Velhas e os parâmetros de qualidade nitrato e fósforo total foram escolhidos como objeto de investigação. Foram utilizados dados de qualidade de 17 estações de monitoramento e de 8 estações fluviométricas de vazão implantadas na calha principal do Rio das Velhas. O uso do solo, sub-dividido em 8 categorias, foi obtido a partir de um mosaico de 72 imagens RapidEye. As árvores de decisão foram geradas utilizando o algoritmo C4.5 de Quinlan que gerou regras para associar a vazão e as categorias de uso do solo aos parâmetros de qualidade, buscando identificar as categorias de uso do solo responsáveis pela alteração da qualidade das águas superficiais. As árvores de decisão propostas atingiram eficiência de classificação acima de 80% para as duas variáveis avaliadas nitrato e fósforo total. Entretanto, os estudos também apontaram fragilidades na metodologia associadas ao baixo volume de informações existentes para a Bacia do Rio das Velhas