Resumo -Com base em levantamento pedológico de reconhecimento de alta intensidade, foram investigadas relações pedogeomorfológicas em uma área do Planalto Central Brasileiro, com vistas à predição de atributos e distribuição dos solos em áreas vizinhas carentes de mapas pedológicos. Três superfícies geomórficas, com distintos padrões de espacialização de solos, foram identificadas. Na mais elevada, a distribuição dos solos é estreitamente relacionada à variação do regime hídrico ao longo das encostas. Ocorrem Latossolo Vermelho (LV), Latossolo Vermelho-Amarelo (LVA), Latossolo Amarelo (LA), Latossolo Amarelo plíntico, Latossolo Amarelo petroplíntico (concrecionário) e Plintossolo Háplico, todos muito argilosos, com teores de Fe 2 O 3 e TiO 2 relativamente homogêneos e índices Ki e Kr indicativos de mineralogia oxídica. Na segunda superfície, os solos apresentam maior variação quanto à textura e teores de Fe e Ti. Predominam LV e LV acriférrico, além de LVA e LA. Nos limites com as chapadas, observa-se a ocorrência de LVA e LA acriférricos endopetroplínticos. Na terceira superfície, que disseca as anteriores, predominam solos menos intemperizados, com atributos muito variáveis, como Cambissolo Háplico, Argissolos Vermelho e Vermelho-Amarelo, Nitossolo Vermelho eutroférrico, Neossolo Litólico e Neossolo Flúvico. O trabalho inclui a proposição de um modelo de evolução para a paisagem regional.Termos para indexação: cerrados, pedogênese, aspectos morfológicos do solo, geomorfologia. Soil-geomorphic surface relationships and landscape evolution in an area of the Brazilian Central PlateauAbstract -The soil-geomorphic surface relationships were investigated in an area of the Central Brazilian Plateau, based upon a high intensity reconnaissance pedological survey, aiming at the prevision of the soil attributes and their distribution in adjacent areas which don't have pedological maps. Three geomorphic surfaces, with distinctive soil distribution patterns, were identified. In the highest geomorphic surface, the soil distribution is highly related to the hydric regime variation along the hillsides, occurring Red Latosol (RL), Red-Yellow Latosol (RYL), Yellow Latosol (YL), Plinthic Yellow Latosol, Petroplinthic Yellow Latosol (PYL) (concretionary soil) and Haplic Plinthosol. These soils show very clayey texture, values of Fe 2 O 3 and TiO 2 relatively homogeneous, and Ki and Kr indexes indicatives of oxidic mineralogy. In the second surface, the soils show higher variation with respect to texture and iron and titanium contents. RL, Acricferric RL, RYL and YL are the dominant soils, with occurrence of Acriferric Endopetroplinthic RYL and YL near the borders of the high tablelands. In the third surface, that cuts the first and second ones, predominate less weathered soils, with high variable attributes, such as Haplic Cambisol, Red and Red-Yellow Argisols, Eutroferric Red Nitosol, Litholic Neosol and Fluvic Neosol. This work includes a proposition of a regional landscape evolution model. IntroduçãoAs informações a respeito ...

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da resolução espacial do modelo digital de elevação e da eficiência de modelos Random Forest sobre a predição dos teores de areia, argila e carbono orgânico, com uso de número reduzido de amostras. O trabalho foi realizado em área de Cerrado com diversidade litológica, no Estado do Mato Grosso do Sul, tendo-se utilizado atributos morfométricos, dados do sensor TM Landsat 5 e litologia como covariáveis preditoras. Dados da camada superficial (0,0-0,2 m) de 175 perfis de solos (0,009 perfis km -2 ) e de 26 covariáveis preditoras foram utilizados com resolução espacial de 30 (conjunto 1) e 90 m (conjunto 2). A análise realizada pelo Random Forest mostrou que as covariáveis de nível de base do canal de drenagem, da elevação e da litologia foram as mais importantes para explicar a variabilidade. A validação dos modelos apresentou similaridade entre os conjuntos quanto à predição de areia, argila e carbono orgânico, o que explica os seguintes valores de variabilidade espacial, respectivamente: 44, 40 e 33%, para a resolução de 30 m; e de 45, 46 e 33%, para a resolução de 90 m. A resolução espacial das covariáveis preditoras tem pouca influência sobre a predição dos atributos, e a abordagem por Random Forest apresenta potencial de utilização para estimar atributos do solo.Termos para indexação: modelo digital de elevação, morfometria, pedometria, SRTM. Digital mapping of sand, clay, and soil carbon by Random Forest models under different spatial resolutionsAbstract -The objective of this work was to evaluate the effect of the digital elevation model spatial resolution and of the efficiency of Random Forest models on the prediction of sand, clay, and organic carbon contents, using few soil samples. The study was carried out in a Cerrado area with lithological diversity, in the state of Mato Grosso do Sul, Brazil, using morphometric attributes, TM Landsat 5 sensor data, and lithology as predictive covariates. The surface layer data (0.0-0.2 m) of 175 soil profiles (0,009 profiles km -2 ) and of 26 predictor covariates were used with 30 (set 1) and 90-m (set 2) spatial resolutions. The performed analysis by Random Forest models showed that channel base level, elevation, and lithology were the most important ones to explain the variability. The validation of the models showed similarity among sets for the prediction of sand, clay, and organic carbon contents, which explains the following values of spatial variability, respectively: 44, 40, and 33%, for the spatial resolution of 30 m; and 45, 46, and 33%, for the spatial resolution of 90 m. The spatial resolution of the predictive covariates has little effect on attribute predictions, and the Random Forest approach has potential use for estimating soil properties.Index terms: digital elevation model, morphometrics, pedometrics, SRTM. IntroduçãoO conhecimento da distribuição espacial das propriedades físicas e químicas é muito importante para a modelagem ambiental e o manejo adequado dos solos. Por essa razão, existe...

A topografia do terreno controla muitos processos hidrológicos, geomorfológicos e pedológicos, influenciando a radiação solar, precipitação pluvial, escoamento superficial, evaporação, regime de umidade do solo e tipo de vegetação, entre outros. Desta maneira, atributos topográficos derivados de um modelo digital de elevação foram utilizados para explicar a diferenciação de solos com horizonte B textural da região de ''Mar de Morros'', no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram estudados oito perfis de solo (quatro Argissolos Vermelhos e quatro Argissolos Vermelho-Amarelos), desenvolvidos de granulitos noríticos nos municípios de São José de Ubá e Itaperuna. Os dados dos atributos topográficos em cada perfil de solo (elevação, declividade, aspecto, plano e perfil de curvatura, radiação solar e índice topográfico combinado) foram extraídos, utilizando-se uma janela de 7 x 7 pixels, com os perfis ocupando o centro dessa janela. Os Argissolos que ocorrem nas encostas noroeste e nordeste recebem maior quantidade de radiação solar (mais quentes e secas) e por isto são vermelhos, eutróficos e não apresentam horizonte B latossólico, enquanto os solos das encostas sudeste (relativamente mais frias e úmidas) são vermelho-amarelados, distróficos e com horizonte B latossólico. A radiação solar, a declividade e o aspecto são os atributos topográficos relacionados com as diferenças entre os perfis de solos estudados. Os atributos topográficos analisados pelas técnicas multivariadas apresentaram-se efetivos para a distinção entre os Argissolos Vermelho-Amarelos distróficos e os Argissolos Vermelhos eutróficos, exceto o P7 (PVe). Estudos relacionando a influência da radiação solar na pedogênese são escassos em condições tropicais e, embora menos atuante em regiões tropicais, foi a radiação solar que determinou diretamente a diferenciação dos solos da área estudada.