Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais

No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).

Mapeamento de chuvas intensas no estado de Minas Gerais

Estudos associados a chuvas extremas são constituídos de eventos de interesse prático para a gestão dos recursos naturais, como manejo de bacias hidrográficas e conservação dos solos e da água. A distribuição espacial desses eventos possibilita inferir sobre áreas onde sua ocorrência é acentuada e desprovida de informações técnicas. Os objetivos deste trabalho foram promover, a partir de dados pontuais de 177 estações meteorológicas e com a utilização de técnicas geoestatísticas, o mapeamento de chuvas intensas para o Estado de Minas Gerais e identificar as áreas mais vulneráveis no tocante à ocorrência dessas chuvas nesse Estado. Foi constatado que as maiores intensidades ocorrem nas regiões leste e noroeste de Minas Gerais, o que pode ser explicado pela maior influência da Zona de Convergência do Atlântico Sul, além de ocorrência de chuvas convectivas. Foi possível, também, constatar e mapear intensidades intermediárias nas regiões sul e central e os menores valores para as regiões norte e nordeste de Minas Gerais. Para maiores durações, verificou-se, para a região sul, ocorrência de altas intensidades, o que está associado à entrada com maior frequência de frentes frias, produzindo chuvas de longa duração.

Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem

Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.

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

O 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 entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.

Método do hipercubo latino condicionado para a amostragem de solos na presença de covariáveis ambientais visando o mapeamento digital de solos

A amostragem é uma das etapas mais importantes dos levantamentos de solos. No entanto, os esquemas de amostragem utilizados nos levantamentos convencionais têm se evidenciado inadequados para o mapeamento digital de solos, pois podem comprometer os resultados e, além disso, não possibilitam a realização de análises estatísticas. Este estudo teve por objetivo avaliar o método de amostragem do hipercubo latino condicionado (cLHS, sigla em inglês), na presença de covariáveis ambientais (elevação, declividade, curvatura e mapa de uso e cobertura do solo), em comparação com a amostragem aleatória, na alocação de 100 pontos amostrais, buscando maior representatividade das características ambientais da bacia do rio Guapi-Macacu. O desempenho dos métodos foi avaliado pela análise qualitativa dos histogramas de frequência e das análises estatísticas pelos testes F, T de Student e Kolmogorov-Smirnov (K-S), para cada covariável. Os resultados apresentaram que os pontos selecionados pelo método cLHS possuíam distribuição geográfica mais adequada do que aqueles obtidos pela amostragem aleatória. Além disso, o método cLHS preservou mais a distribuição de frequência das covariáveis contínuas do que a amostragem aleatória; para covariável categórica uso e cobertura do solo os métodos foram equivalentes. Os testes estatísticos confirmaram o melhor desempenho do método cLHS, cujas amostras não diferiram estatisticamente da bacia. Entretanto, a amostragem aleatória apresentou diferença estatística para com a bacia, para todas as covariáveis contínuas para pelo menos um dos testes utilizados. Assim, o método cLHS pode ser considerado como um método satisfatório para seleção de locais de amostragem em áreas heterogêneas similares as deste estudo, visando a utilização no mapeamento digital de solos.

Comparação do uso de modelos digitais de elevação em mapeamento digital de solos em Dois Irmãos, RS, Brasil

Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fontes fundamentais para correlacionar a ocorrência e distribuição de solos com a paisagem pelo mapeamento digital de solos (MDS). A influência dos tipos e das resoluções dos MDEs na capacidade de predição dos modelos preditores de classes de solo ainda é pouco estudada. Neste estudo, foram avaliados e comparados os efeitos de diferentes MDEs na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solo (UM). Foram correlacionados 12 atributos do terreno derivados de diferentes MDEs com a ocorrência de UM. Os MDEs utilizados foram os oriundos dos projetos SRTM v4.1, ASTER GDEM v2, TOPODATA e Brasil em Relevo, e os MDEs gerados a partir de curvas de nível na escala de 1:50.000, com resoluções de 30 e 90 m. Os modelos preditores foram treinados por árvore de decisão (Simple Cart) com dados amostrados em 4.280 pontos aleatórios contendo informações dos solos extraídos de um mapa convencional de solos na escala 1:20.000 e 12 atributos do terreno derivados de seis MDEs com tamanhos de pixel de 30 e 90 m. A validação dos modelos preditores de UM foi realizada com a totalidade dos dados da área. Os atributos do terreno que melhor explicaram a ocorrência das UM foram elevação, declividade, comprimento de fluxo e orientação das vertentes. Os MDEs com tamanho de pixel de 30 m geraram correlações solo-paisagem menos acuradas. Os modelos preditores mais acurados e com maior número de UM estimadas foram os gerados a partir dos MDEs com resolução espacial de 90 m (SRTM v4.1 e CN90), sendo esses os MDEs mais indicados para o MDS, quando predominarem relevos plano e suave ondulado.

Mapeamento digital de atributos: granulometria e matéria orgânica do solo utilizando espectroscopia de de reflectância difusa

A espectroscopia de reflectância difusa (ERD) pode ser utilizada como alternativa para quantificação de atributos como granulometria e matéria orgânica do solo (MOS). Essa técnica pode ser opção para quantificar esses atributos em grande volume de amostras de solos, visto ser rápida, com menor custo e sem a geração de resíduos químicos. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos usando análise de regressão linear múltipla para predizer o teor de argila, areia, silte e MOS, utilizando dados de ERD em uma área de relevo e geologia complexa localizada na região central do Rio Grande do Sul. No estudo, foram utilizadas 303 amostras coletadas na profundidade de 0,00-0,20 m para determinar os teores de argila, areia, silte e MOS por meio da análise laboratorial e de reflectância espectral. O desempenho dos modelos de predição apresentaram bons resultados, com capacidade de explicação da variância de 77 e 72 % para areia e argila, respectivamente. Mesmo com a complexidade geológica e pedológica, os resultados evidenciaram que a técnica é promissora, sendo possível a aplicação dessa técnica para predição da granulometria e teor de MOS.

COMPARAÇÃO DE ESQUEMAS DE AMOSTRAGEM PARA TREINAMENTO DE MODELOS PREDITORES NO MAPEAMENTO DIGITAL DE CLASSES DE SOLOS

Os modelos preditores usados no mapeamento digital de solos (MDS) precisam ser treinados com dados que captem ao máximo a variação dos atributos do terreno e dos solos, a fim de gerar correlações adequadas entre as variáveis ambientais e a ocorrência dos solos. Para avaliar a acurácia desses modelos, tem sido constatado o uso de diferentes métodos de avaliação da acurácia no MDS. Os objetivos deste estudo foram comparar o uso de três esquemas de amostragem para treinar algoritmo de árvore de classificação (CART) e avaliar a capacidade de predição dos modelos gerados por meio de quatro métodos. Foram utilizados os esquemas de amostragem: aleatório simples; proporcional à área de cada unidade de mapeamento de solos (UM); e estratificado pelo número de UM. Os métodos de avaliação testados foram: aparente, divisão percentual, validação cruzada com 10 subconjuntos e reamostragem com sete conjuntos de dados independentes. As acurácias dos modelos estimadas pelos métodos foram comparadas com as acurácias mensuradas obtidas pela comparação dos mapas gerados, a partir de cada esquema de amostragem, com o mapa convencional de solos na escala 1:50.000. Os esquemas de amostragem influenciaram na quantidade de UMs preditas e na acurácia dos modelos e dos mapas gerados. Os esquemas de amostragem proporcional e estratificada resultaram mapas digitais menos acurados, e a acurácia dos modelos variou conforme o método de avaliação empregado. A amostragem aleatória resultou no mapa digital mais acurado e apresentou valores da acurácia semelhantes para todos os métodos de avaliação testados.

PRODUÇÃO DE UM MAPA PEDOLÓGICO ASSOCIANDO TÉCNICAS COMUNS AOS MAPEAMENTOS DIGITAIS DE SOLOS COM DELINEAMENTO MANUAL DE UNIDADES DE MAPEAMENTO

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 no campo apresentou a vantagem de não necessitar de mapas pedológicos de referência para o treinamento dos modelos preditores.

SELEÇÃO DE DENSIDADE DE AMOSTRAGEM COM BASE EM DADOS DE ÁREAS JÁ MAPEADAS PARA TREINAMENTO DE MODELOS DE ÁRVORE DE DECISÃO NO MAPEAMENTO DIGITAL DE SOLOS

Para estudar técnicas de amostragem, úteis ao mapeamento digital de solos (MDS), objetivou-se avaliar o efeito da variação da densidade de pontos amostrais com base em dados de áreas já mapeadas por métodos tradicionais na acurácia dos modelos de árvores de decisão (AD) para a geração de mapas de solos por MDS. Em duas bacias hidrográficas no noroeste do Rio Grande do Sul, usou-se, como referência, antigos mapas convencionais de solos na escala 1:50.000. A partir do modelo digital de elevação do terreno e da rede hidrográfica, foram gerados mapas das variáveis preditoras: elevação, declividade, curvatura, comprimento de fluxo, acúmulo de fluxo, índice de umidade topográfica e distância euclideana de rios. A escolha dos locais dos pontos amostrais foi aleatória e testaram-se densidades amostrais que variaram de 0,1 a 4 pontos/ha. O treinamento dos modelos foi realizado no software Weka, gerando-se modelos preditores usando diferentes tamanhos do nó final da AD para obter AD com tamanhos distintos. Quando não se controlou o tamanho das AD, o aumento da densidade de amostragem resultou no aumento da concordância com os mapas básicos de referências e no aumento do número de unidades de mapeamento preditas. Nas AD com tamanho controlado, o aumento da densidade de amostragem não influenciou a concordância com os mapas de referência e interferiu muito pouco no número de unidades de mapeamento preditas.

Espectros Vis-NIR do Solo e Fuzzy K-Médias Aplicados na Delimitação de Unidades de Mapeamento de Solos em Topossequências

RESUMO O conhecimento dos solos é cada vez mais importante para que o uso dele seja realizado corretamente na agropecuária, no crescimento urbano, na conservação dos recursos naturais, entre outros. Entretanto, verifica-se carência de profissionais qualificados para a caracterização e os mapeamentos pedológicos, particularmente em escalas de maior detalhamento. Essa carência, aliada aos avanços das ferramentas computacionais e do sensoriamento remoto, promoveu o surgimento do Mapeamento Digital de Solos (MDS), que busca auxiliar e agilizar as atividades de levantamento pedológico. Assim, este trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de delimitaçao de unidades de solos em topossequências por meio do comportamento espectral dos solos no comprimento de onda do Visível-Infravermelho Próximo (Vis-NIR). A metodologia espectral consistiu na obtenção das curvas espectrais dos solos por meio do espectrorradiômetro FieldSpecPro e da redução do número de informações espectrais por meio da análise de Componentes Principais, seguida de agrupamento das amostras mediante método fuzzy k-médias. Foram selecionadas cinco topossequências com pontos equidistantes de 30 m para caracterizar as classes de solos e amostragens. Foram descritas oito classes de solos distintas, que tiveram caracterização detalhada e classificação em perfis pedológicos. No restante dos pontos, a caracterização das classes de solos foi feita com base na classificação dos solos realizada nos perfis pedológicos, com coleta de amostras por meio de tradagens nas profundidades de 0,00-0,20 e 0,80-1,00 m, perfazendo o total de 162 amostras ao longo das cinco topossequências. As amostras foram analisadas pelas metodologias convencional e espectral, para que os resultados pudessem ser comparados e avaliados. Dessa forma, foram realizadas análises morfológicas, físicas (textura) e químicas nas amostras de solo. Das cinco topossequências estudadas, os resultados foram satisfatoriamente semelhantes; alguns solos não foram perfeitamente individualizados pela metodologia espectral, em razão da grande semelhança em seus comportamentos espectrais, como demonstrado pelo Latossolo Vermelho Férrico e Nitossolo Vermelho Férrico. A metodologia espectral foi capaz de diferenciar solos com resposta espectral distinta e estabelecer limites nas topossequências, apresentando grande potencial para ser implementada em levantamentos pedológicos.

Emergência de uma sociologia da infância: evolução do objeto e do olhar

Este é um artigo introdutório ao debate sobre a emergência de uma sociologia da infância, que procura contemplar a evolução do objeto e das perspectivas de análise registradas nos anos 90, focalizando, sobretudo, a produção em língua francesa. O texto apresenta e discute os diferentes elementos e principais questões que resultam da emergência do campo, buscando colocá-los em sinergia pela retomada de proposições de autores convidados a participar dos números 2 e 3 da revista Éducation et Societés, dedicados ao tema.

Evolução do desempenho cognitivo dos jovens brasileiros no Pisa

O artigo analisa a evolução das habilidades cognitivas dos jovens brasileiros medidas pelo Programa Internacional de Avaliação de Alunos - Pisa. Reporta-se a resultados bem positivos. Apesar de um aumento considerável na porcentagem dos jovens aptos a fazer o Pisa e, portanto, uma forte redução na seletividade, a nota média brasileira subiu 33 pontos ao longo dos últimos nove anos. A posição relativa do país também aumentou: nossa nota média foi de 75% para 80% da nota média do grupo original de países que fizeram o Pisa em 2000. Em termos distributivos, a melhora foi mais proeminente na parte inferior da distribuição de habilidades cognitivas. Os centésimos na cauda inferior da distribuição de matemática viram suas notas aumentarem em torno de 70 pontos contra em torno de 30 pontos para os centésimos na cauda superior.

Bibliotecas virtuais: (r)evolução?

As novas tecnologias da Informação estão criando "bibliotecas sem paredes para livros sem páginas". Mais conhecidas como bibliotecas virtuais, estas novas formas e suportes estão redefinindo os paradigmas atuais sobre informação, comunicação e o próprio âmbito de trabalho dos profissionais da área. Interdisciplinaridade e interatividade tornam-se as novas palavras de ordem. À medida que avançamos na chamada Era da Informação, esta transição faz surgir a necessidade de repensar os modelos éticos, legais, estéticos, culturais, profissionais e outros, estabelecidos pelo suporte impresso. Ocorrendo paralelamente off e on-line, a também chamada Revolução da Informação utiliza ampla gama de aplicativos e equipamentos para tornar-se operativa. Coleção versus acesso, usuário local versus remoto, indexação hierárquica ou hipertextual, imprimir e distribuir ou distribuir e imprimir, navegar no oceano da informação ou afogar-se? Este artigo pretende discutir essas questões dentro de um enfoque diacrônico e interdisciplinar, contribuindo para o debate e a reflexão que a convergência de mídias para o suporte digital faz surgir.

Hipertexto: evolução histórica e efeitos sociais

Nesta exposição cronológica, são abordados os avanços na comunicação da informação, passando por diferentes estágios culturais e tecnológicos - a escrita, a imprensa e a tecnologia da informação. O propósito deste artigo é destacar, em especial, os avanços tecnológicos que propiciaram a origem dos hipertextos e os efeitos sociais dessa nova tecnologia. O hipertexto se insere no contexto da cibercultura, como uma de suas novas interfaces de comunicação. Na verdade, o hipertexto resgata e modifica antigas interfaces da escrita, como a segmentação em módulos (capítulos e seções), o acesso seletivo e não-linear ao texto (índices e sumários), as conexões a outros documentos (notas de rodapé e referências bibliográficas), implementadas com novas tecnologias. Essa nova maneira de escrever pode ser usada para organizar e divulgar os conhecimentos sobre uma determinada área do saber, sendo especialmente útil nas áreas de gestão de informações, comunicação e educação.