Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo

Abstract

RESUMOO mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia

Predição de classes de solo por mineração de dados em área da bacia sedimentar do São Francisco

“…Outros estudos com treinamento em mapas convencionais -como os de Giasson et al (2011) com acurácia global 68% e índice kappa 0,54), Teske et al (2015) com acurácia global 63% e índice kappa 0,46), e Silva et al (2013) com acurácia global 52 % e índice kappa 0,41 -também são comparáveis aos maiores valores de acurácia global (58%) e índice kappa (0,50) obtidos no presente estudo.…”

“…Como informação básica para o treinamento de modelos preditivos de classes ou propriedades de solos, têm prevalecido os mapas convencionais preexistentes, com extrapolação das relações solo-paisagem de áreas de referência adjacentes e fisiograficamente semelhantes (Grinand et al, 2008;Sarmento et al, 2012;Silva et al, 2013;Höfig et al, 2014). Na ausência destas informações, há possibilidade de treinar os modelos preditivos em pontos de observação e amostragem de campo, na própria área de mapeamento; esta alternativa metodológica não tem registro na literatura consultada.…”

Soil Surveys in Brazil and Perspectives in Soil Digital Mapping

“…The studies that integrate this associated data set have been testing new methodologies (e.g., ten Caten et al, 2011; Sirtoli, 2008; da Silva et al, 2013; Giasson et al, 2011; de Carvalho‐Junior et al, 2014). They have shown that some soil attributes that would require field collection can be extracted from remotely sensed images and that soils can be delineated from a set of new parameters.…”

Levantamento de solos utilizando geoestatística em uma área de experimentação agrícola em Petrolina-PE

“…Todavia, o levantamento de solos tradicional não apresenta informações precisas, pois se baseia num conhecimento tácito e intuitivo, também não apresenta confiabilidade das interpretações excessivamente qualitativas e existindo ainda a dificuldade de extrapolar as informações obtidas para outras áreas (Silva et al, 2013). Assim sendo, tem-se a necessidade do uso de novas tecnologias e modelos quantitativos, surgindo então um ramo da Ciência do Solo denominado Pedometria (Dalmolin & Ten Caten, 2015)…”