Expansive soils: occurrence susceptibility map for Brazil using an Artificial Neural Network - ANN
Suelos expansivos: carta de susceptibilidad de ocurrencia en Brasil utilizando Red Neuronal Artificial - RNA
DOI:
https://doi.org/10.51359/2238-6211.2023.258626Keywords:
expansive soils, Artificial Neural Networks, classification, cartographyAbstract
Expansive soils can cause serious problems in engineering practice because of volume variation and loss of strength due to changes in water content bringing difficulties in the management of agricultural practices, agriculture and causing buildings pathologies. The identification of these soils is important to be properly guide use and occupation planning. This paper aims to present a susceptibility map for expansive soils in Brazil, developed from an Artificial Neural Network (ANN) trained with a database of expansive soils identified by geotechnical characteristics containing 526 records, using three input conditioning variables: pedological classification, geological unit, and climatic conditions. These soils were identified at an accuracy of 89.70% and a precision of 90.70%. This performance is categorized as excellent. The cartographic product indicated high susceptibility for 35.9% of the territorial extension, medium susceptibility for 9.8%, and low for 3.7%, with classification absent for 48% and inconclusive for 2.6%. The susceptibility map of the occurrence of expansive soils of Brazil strongly adheres to the actual occurrence of expansive soils, allowing for prior identification of critical locations in Brazil, assisting in land use and occupation.
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