Produção De Um Mapa Pedológico Associando Técnicas Comuns Aos Mapeamentos Digitais De Solos Com Delineamento Manual De Unidades De Mapeamento

Abstract

resumo a produção de mapas pedológicos por meio de técnicas do mapeamento digital de solos (MDS) pode ser dificultada pela falta de mapas pedológicos tradicionais de referência. nessas situações, o conhecimento tácito do mapeador pode ser usado para o delineamento manual das unidades de mapeamento (UMs) a partir de geração de um mapa de ocorrência de tipos de solos preditos pelo MDS. Os objetivos deste estudo foram avaliar e comparar mapas de solos gerados por dois métodos, um denominado "MDS direto", em que foi gerado um mapa preditor de UMs com base no modelo estabelecido com informações provenientes de um mapa pedológico convencional de referência preexistente, e outro em que o modelo preditor foi estabelecido a partir do exame de atributos morfológicos de 193 perfis de solo para identificar os tipos de solos, gerando-se um mapa com a indicação de ocorrência de tipos de solos sobre o qual foi realizado o delineamento manual das UMs, com base em mudanças das feições da superfície do solo. As predições foram feitas usando árvores de classificação Simple Cart, correlacionando oito variáveis do terreno com a ocorrência de UMs identificadas com nomes de classes de solos do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. A acurácia dos mapas foi avaliada pela "verdade de campo" (verificação em campo do tipo de solo ocorrente e comparação com o previsto no mapa) e pela concordância dos mapas gerados com o mapa de referência. Quando avaliado pela "verdade de campo", a acurácia do mapa gerado pelo método MDS direto foi de 74 %, enquanto a acurácia do mapa de MDS com delineamento manual foi de 79 %. Os dois métodos apresentaram resultados satisfatórios; o método que usou o delineamento manual e a identificação em alguns locais dos tipos de solo Recebido para publicação em 16 de maio de 2014 e aprovado em 13 de abril de 2015.

Digital soil class mapping in Brazil: a systematic review

“…Of the 334 studies, 263 presented cartographic scale and spatial resolution (pixel size) information used (Table 3); 38 studies were found incompatible with the planimetric PEC-PCD, since their pixel size is higher than that indicated at the cartographic scale. (Giasson et al, 2006) 2008 (Figueiredo et al, 2008) 2009 (Crivelenti et al, 2009) 2010 (Chagas et al, 2010); (Coelho and Giasson, 2010) (Höfig et al, 2014); (Teske et al, 2014) 2015 (Bagatini et al, 2015); (Giasson et al, 2015); (Teske et al, 2015a); (Teske et al, 2015b); (Vasques et al, 2015) 2016 (Arruda et al, 2016); (Bagatini et al, 2016); (Demattê et al, 2016); (Dias et al, 2016); (Henrique et al, 2016); (Pelegrino et al, 2016) 2017 (Chagas et al, 2017); (Wolski et al, 2017) 2018 (Costa et al, 2018); (Meier et al, 2018) 2019 (Campos et al, 2019a); (Campos et al, 2019b); (Moura-Bueno et al, 2019); (Silva et al, 2019); (Silvero et al, 2019) All learning algorithms were assigned to a type of classifier such as Artificial Neural Network (ANN), Bayes classifiers, Decision Tree (DT), Logistic Regression (LR) and Support Vector Machine (SVM). Approximately 95 % of the studies used DT, ANN and LR classifiers (Table 4).…”

Índice de área foliar residual como estratégia para manejo de pasto: estrutura do capim Tanzânia

“…Essa redução de concordância pode ser atribuída a melhor predição das classes que disponibilizavam de menor número de perfis de solos e que obtiveram aumento no número de pontos amostrais com a utilização do buffer e inserção de erro nas classes com maior proporção de perfis georreferenciados. Esses resultados concordam com os observados na predição de solos com amostragem estratificada, que favorece classes de menor extensão e acarretam em erros nas classes de maior extensão (Teske et al, 2015).…”

“…A utilização de amostras coletadas apenas nos pixels dos perfis de solos foi eficiente na predição da ocorrência das classes de solos predominantes, já a utilização do buffer para coleta de amostras nos locais com disponibilidades de perfis georreferenciados permite melhorar a predição das classes com menor proporção de amostras. Estes resultados demostram que o uso desta abordagem no MDS resulta em mapas semelhantes aos obtidos no levantamento tradicional e permite reduzir ou eliminar o delineamento manual dos polígonos de solos exigido pelo mapeamento tradicional o que leva a economia na cartografia dos solos e principalmente no tempo requerido para produções e disponibilização destas informações (Demattê et al, 2015;Teske et al, 2015).…”

Potencialidade do Índice de Posição Topográfica no Mapeamento Pedológico Preditivo em uma Sub-Bacia do Rio Capricórnio-PR

“…Segundo Teske (2015), os levantamentos pedológicos convencionais são a forma mais comum de mapeamento e, em muitos casos, a única maneira pela qual as relações solo-paisagem são documentadas. Esses levantamentos são importante fonte de informações sobre a distribuição e caracterização dos solos e a maioria é elaborada a partir da observação no campo e do estabelecimento de relações entre os solos e as características da paisagem.…”