Sistema de informação geográfica como apoio ao levantamento detalhado de solos do Vale dos Vinhedos

et al. 2014

Rev. Bras. Ciênc. Solo

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RESUMOMapas convencionais de solos têm adquirido importância crescente como entrada para diversas aplicações, muitas vezes sem levar em conta a sua qualidade deles. O objetivo deste estudo foi descrever e comparar mapas de solos usando indicadores quantitativos de fácil determinação. Foram utilizados nove mapas elaborados em diferentes escalas no Rio Grande do Sul e o software ArcGIS. Calcularam-se a escala efetiva, o número de polígonos menores que a área mínima mapeável e um índice de complexidade de forma, e quantificaram-se o número de classes taxonômicas, de tipos de solos e de unidades de mapeamento e a fração da área com dados não uniformes. Os resultados evidenciaram que a qualidade de mapas de solos tende a ser inferior ao presumido para sua escala de apresentação, o que demonstra a importância e a necessidade de avaliações prévias ao seu uso. Indicadores computados a partir dos polígonos e da legenda possibilitam avaliação rápida e objetiva, com potencial de aplicação na sistematização e documentação de dados legados de solos no Brasil.Termos de indexação: mapas de solos, avaliação, escala, qualidade, adequação.

Section: Resultsunclassified

“…Excetuando-se esse e o mapa 3, nos demais predominaram unidades de mapeamento combinadas, e a PND foi aproximadamente proporcional à quantidade daquelas. A PND mais alta foi encontrada no mapa 7, explicada pela ocorrência intrincada dos solos em razão da complexidade do relevo da região (Sarmento et al, 2008).…”

Section: Resultsunclassified

Caracterização de mapas legados de solos: uso de indicadores em mapas com diferetens escalas no Rio Grande do Sul

Sarmento

Giasson

et al. 2014

Rev. Bras. Ciênc. Solo

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“…10'31.78"S and 29 o 9'1.78"S. The following materials were used: a 5 m spatial resolution digital elevation model (DEM) and a stream network, both extracted from an aerophotogrammetric survey at a scale of 1:10,000, and a detailed soil map (Sarmento et al, 2008). The soil map was produced through conventional soil survey procedures, including extensive field work, airphoto interpretation, and soil taxonomic classification according to the Brazilian soil classification system -SiBCS (Santos et al, 2006).…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Prediction of soil orders with high spatial resolution: response of different classifiers to sampling density

Sarmento

Giasson

et al. 2012

Pesq. agropec. bras.

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-The objective of this work was to evaluate sampling density on the prediction accuracy of soil orders, with high spatial resolution, in a viticultural zone of Serra Gaúcha, Southern Brazil. A digital elevation model (DEM), a cartographic base, a conventional soil map, and the Idrisi software were used. Seven predictor variables were calculated and read along with soil classes in randomly distributed points, with sampling densities of 0.5, 1, 1.5, 2, and 4 points per hectare. Data were used to train a decision tree (Gini) and three artificial neural networks: adaptive resonance theory, fuzzy ARTMap; self-organizing map, SOM; and multi-layer perceptron, MLP. Estimated maps were compared with the conventional soil map to calculate omission and commission errors, overall accuracy, and quantity and allocation disagreement. The decision tree was less sensitive to sampling density and had the highest accuracy and consistence. The SOM was the less sensitive and most consistent network. The MLP had a critical minimum and showed high inconsistency, whereas fuzzy ARTMap was more sensitive and less accurate. Results indicate that sampling densities used in conventional soil surveys can serve as a reference to predict soil orders in Serra Gaúcha.Index terms: appellation of origin, decision tree, digital elevation model, geographic information systems, neural network, soil mapping. Predição de ordens de solos com alta resolução espacial: resposta de diferentes classificadores à densidade de amostragemResumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a densidade de amostragem na acurácia de predição de ordens de solos, com alta resolução espacial, em área vitícola da Serra Gaúcha. Para isso, utilizou-se modelo digital de elevação (MDE) do terreno, base cartográfica, mapa convencional de solos e o programa Idrisi. Sete variáveis preditoras foram calculadas e lidas junto com as classes de solo, em pontos aleatoriamente distribuídos, nas densidades de 0,5, 1, 1,5, 2 e 4 pontos por hectare. Os dados foram usados para treinar uma árvore de decisão (Gini) e três redes neurais artificiais: teoria da ressonância adaptativa, fuzzy ARTMap; mapa auto-organizável, SOM; e perceptron de múltiplas camadas, MLP. Os mapas estimados foram comparados com o mapa de solos convencional para calcular erros de omissão e de inclusão, exatidão geral, e erros de quantidade e de alocação. A árvore de decisão foi menos sensível à densidade de amostragem e apresentou maior acurácia e consistência. O SOM foi a rede neural com menor sensibilidade e maior consistência. O MLP apresentou mínimo crítico e maior inconsistência, enquanto fuzzy ARTMap apresentou maior sensibilidade e menor acurácia. Os resultados indicam que densidades de amostragem usadas em levantamentos convencionais podem servir de referência para estimar ordens de solos na Serra Gaúcha.Termos para indexação: denominação de origem, árvore de decisão, modelo digital de elevação, sistemas de informação geográfica, rede neural, mapeamento do solo.

“…De acordo com a divisão fisiográfica do Estado, a Serra Gaúcha situa-se parcialmente na Encosta Inferior do Nordeste, Encosta Superior do Nordeste e Campos de Cima da Serra. De maneira geral, o relevo da região é complexo e apresenta grandes variações de altitude, declividade e exposição solar (Sarmento et al, 2008). A topografia é ondulada no topo e apresenta bordas escarpadas e recortadas, com relevos conservados e dissecados de planaltos, e suas escarpas vigorosamente recortadas e festonadas pelo entalhe da drenagem que secciona as várias sequências de derrames, deixando nas vertentes abruptas um sucessivo escalonamento de patamares estruturais.…”

Section: Methodsunclassified

Obstrução do horizonte calculada a partir de modelo digital de elevação

Fontana

2012

Pesq. agropec. bras.

Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a exatidão do cálculo da obstrução do horizonte, a partir de um modelo digital de elevação (MDE), em diferentes situações topográficas. O material utilizado incluiu um MDE disponível para a região da Serra Gaúcha, RS, receptores GPS, câmera digital, lente grande-angular e os programas Idrisi, Arcview/ArcGIS e Solar Analyst. Foram adquiridas fotografias hemisféricas, e coletadas as coordenadas de 16 locais na área de estudo. As coordenadas e o MDE foram utilizados para calcular a obstrução do horizonte com uso do algoritmo Solar Analyst. Foram comparadas a fração aberta do céu calculada e a obtida pelas fotografias hemisféricas. O coeficiente de determinação foi de 0,8428, tendo-se observado superestimativa média de 5,53% da fração aberta do céu. Os erros são atribuídos principalmente à obstrução pela vegetação, que não pode ser identificada pelo MDE. A obstrução do horizonte, causada pelo relevo na Serra Gaúcha, pode ser calculada satisfatoriamente pelo Solar Analyst, a partir de um MDE interpolado de cartas topográficas na escala 1:50.000.Termos para indexação: fração aberta do céu, radiação solar, SIG, Solar Analyst, topografia, vegetação. Horizon obstruction computed from a digital elevation modelAbstract -The objective of this work was to evaluate the accuracy of the horizon obstruction calculation, from a digital elevation model (DEM), at different topographic situations. The material used included an available DEM for the Serra Gaúcha region, RS, Brazil, GPS receivers, a digital camera, wide angle lens, and Idrisi, Arcview/ ArcGIS and Solar Analyst softwares. For 16 locations in the study area, hemispherical photographs were acquired and coordinates were collected. Coordinates and DEM were used to calculate the horizon obstruction using the Solar Analyst algorithm. The open sky fraction computed from the DEM and obtained by hemispherical photograph were compared. Determination coefficient was 0.8428, and an average overestimation of 5.53% of the open sky fraction was observed. Errors are mainly attributed to obstruction caused by vegetation, which cannot be identified by the DEM. The horizon obstruction caused by relief in Serra Gaúcha can be computed satisfactorily by the Solar Analyst, from a DEM interpolated from topographical charts at 1:50,000 scale.