770 resultados para mapeamento de solos


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O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

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Regressões nominais logísticas estabelecem relações matemáticas entre variáveis independentes contínuas ou discretas e variáveis dependentes discretas. Essas foram avaliadas quanto ao seu potencial em predizer a ocorrência e distribuição de classes de solos na região dos municípios de Ibirubá e Quinze de Novembro (RS). A partir de modelo numérico de terreno digital (MNT) com 90 m de resolução, foram calculadas variáveis de terreno topográficas (elevação, declividade e curvatura) e hidrográficas (distância dos rios, índice de umidade topográfica, comprimento de fluxo de escoamento e índice de poder de escoamento). Foram então estabelecidas regressões logísticas múltiplas entre as classes de solos da região com base em levantamento tradicional na escala 1:80.000 e as variáveis de terreno. As regressões serviram para calcular a probabilidade de ocorrência de cada classe de solo, e o mapa final de solos estimado foi produzido atribuindo-se a cada célula do mapa a denominação da classe de solo com maior probabilidade de ocorrência. Observou-se acurácia geral (AG) de 58 % e acurácia pelo coeficiente Kappa de Cohen de 38 %, comparando-se o mapa original com o mapa estimado dentro da escala original. Uma simplificação de escala foi pouco significativa para o aumento da acurácia do mapa, sendo 61 % de AG e 39 % de Kappa. Concluiu-se que as regressões logísticas múltiplas apresentaram potencial preditivo para serem usadas como ferramentas no mapeamento supervisionado de solos.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar modelos digitais de elevação (MDE), obtidos por diferentes fontes de dados, e selecionar um deles para derivar variáveis morfométricas utilizadas em mapeamento digital de solos. O trabalho foi realizado na Bacia Guapi‑Macacu, RJ. Os dados primários utilizados nos modelos gerados por interpolação (MDE‑carta e MDE‑híbrido) foram: curvas de nível, drenagem, pontos cotados e dados de sensor remoto transformados em pontos. Utilizaram-se, na comparação, modelos obtidos por sensor remoto e por aerorrestituição (MDE SRTM e MDE IBGE). Todos os modelos apresentaram resolução espacial de 30 m. A avaliação dos modelos de elevação foi baseada na análise de: atributos derivados (declividade, aspecto e curvatura); depressões espúrias; comparação entre feições derivadas a partir dos modelos e as originais, oriundas de cartas planialtimétricas; e análise das bacias de contribuição derivadas. O modelo digital de elevação híbrido apresenta qualidade superior à dos demais modelos.

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O objetivo deste trabalho foi testar metodologias de mapeamento digital de solos (MDS) e avaliar a possibilidade de extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. A área de referência para o treinamento do modelo localizou-se no Município de Sentinela do Sul, RS, e a extrapolação foi feita para o Município Cerro Grande do Sul, RS. Desenvolveram-se pelo MDS modelos com o uso de variáveis ambientais, como preditoras, e as classes de solos - obtidas de um levantamento convencional na escala 1:50.000 - como variáveis dependentes. Testou-se o uso combinado de dois modelos de árvore de decisão (AD), treinados em duas paisagens com diferentes classes de drenagem. Para Sentinela do Sul, a concordância dos mapas preditos com os produzidos pelo levantamento convencional foi avaliada por matrizes de erro. Como a importância dos erros de mapeamento é variável, criou-se uma matriz ponderada, para atribuir diferentes importâncias aos erros específicos de mapeamento entre as distintas unidades de mapeamento. A acurácia do mapa de Cerro Grande do Sul foi avaliada pela verdade de campo. A extrapolação dos mapas gera resultados satisfatórios, com acurácia maior do que 75%. O uso de modelos com duas AD separadas por paisagens homogêneas gera mapas extrapolados com maior acurácia, avaliada pela verdade de campo.

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O presente trabalho teve por finalidade o estudo mineralógico, da fração argila, da série Piracicaba (RANZANI et al. 9), pertencente à unidade de mapeamento Podzólico Vermelho Amarelo - variação Piracicaba (COMISSÃO DE SOLOS, 2). Foram coletados, na área de ocorrência da série Piracicaba, quatro perfis de solos, designados por perfis P1, P2, P3 e P4. As amostras dos horizontes foram colhidas a partir da superfície do solo até a rocha. A fração argila foi separada por sedimentação, sendo posteriormente, dividida em duas subfrações (centrifugação): 2 a 0,2 mícron e menor que 0,2 mícron, argila grossa e fina, respectivamente. O material obtido nestas duas frações, sofreu determinações químicas (% de K2O e capacidade de troca de cátions) e determinações de raio - X (obtenção de difratogramas, com auxílio do contador Geiger, e filmes, pelo método do pó). Através destes resultados, foi efetuado o reconhecimento dos minerais de argila assim como estimativa semiquantitativa. A análise mineralógica das frações argila grossa e fina, referentes à natureza e à quantidade dos minerais de argila indica o seguinte: o teor de ilita, na fração argila grossa é sempre maior do que 10%, sendo que, em certos horizontes, apresenta teor de 30% e mesmo 40%. A montmorilonita e os minerais de 14 A normalmente ocorrem com valores inferiores a 10%. A caolinita é o mineral dominante nas duas frações argila, com teores sempre acima de 40%.

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O presente trabalho teve por finalidade o estudo minera lógico, da fração argila, da série Ibitiruna (RANZANI et al. 9), pertencente a unidade de mapeamento Podzólico Vermelho Amarelo - variação Laras (COMISSÃO DE SOLOS 1). Foram coletados três perfis de solos, pertencente a série Ibitiruna, designados por perfis P1, P2 e P3. As amostras dos horizontes foram colhidas a partir da superfície do solo até a rocha. A fração argila foi separada por sedimentação, sendo posteriormente, dividida em duas subfrações (centrifugação): 2 a 0,2 mícron e menor que 0,2 mícron, argila grossa e fina respectivamente. O material obtido nestas duas frações, sofreu determinações químicas (capacidade de troca de cátions) e determinações de raio-X (obtenção de difratogramas, com o auxílio do contador Geiger, e filmes, pelo método do pó). Através dêstes resultados, foi efetuado o reconhecimento dos minerais de argila assim como estimativa semiquantitativa. A análise mineralógica das frações argila grossa e fina, referentes à natureza e à quantidade dos minerais de argila indica o seguinte: a caolinita é o mineral dominante nas duas frações argila, com teores sempre acima de 40%; a montmorilonita e os minerais do grupo de 14 Anormalmente ocorrem com valôres inferiores a 10%.

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As informações sobre a disponibilidade de boro em solos do semi-árido brasileiro são escassas. Visando obter informações sobre o comportamento dos extratores de boro, foi desenvolvido um experimento em casa de vegetação, com 29 amostras superficiais (0-20 cm) de solos, coletadas em unidades de mapeamento representativas do Estado do Ceará, usando o girassol como planta indicadora. Foram usados vasos com 2,5 kg de solo e dois tratamentos de adubação com boro (0 e 1,5 mg kg-1) e três repetições por tratamento. Nos solos, foi determinado o boro solúvel, usado como índice de disponibilidade, com os extratores água quente, HCl 0,05 mol L-1 e manitol 0,05 mol L-1 + CaCl2 0,01 mol L-1. Realizaram-se dois cultivos, em seqüência e com duração de 40 dias cada. Após esse período, foi coletada a parte aérea das plantas, determinada a matéria seca, analisado o boro e calculadas as produções relativas de matéria seca e a absorção de boro pelas plantas de girassol. Os resultados mostraram a água quente como o melhor extrator do boro do solo, seguindo-se o HCl e o manitol. Os níveis críticos de boro disponível no solo para produções relativas de matéria seca superiores a 70 e 90%, respectivamente, foram de 0,24 e 0,45 mg kg-1, para a água quente; 0,28 e 0,56 mg kg-1, para o HCl, e 0,13 e 0,24 mg kg-1, para o manitol.

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Foram avaliados os teores de boro total e solúvel, por meio de três extratores, usados como índices de disponibilidade para as plantas, e suas relações com as propriedades do solo em unidades de mapeamento representativas do estado do Ceará. Utilizaram-se 48 amostras compostas da camada superficial (0-20 cm) de solos classificados como: Areia Quartzosa (AQd), Aluvial (Ae), Planossolo (PL), Bruno Não-Cálcico (NC), Cambissolo (Ce), Podzólico Vermelho-Amarelo (PV), Latossolo Vermelho-Amarelo (LV) e Litossolo (Re). O boro total foi determinado após fusão com carbonato de sódio, e o boro solúvel por meio dos extratores: água quente, HCl 0,05 mol L-1 e Mehlich-1. O B total variou entre 8,3 e 52,2 mg kg-1, com média geral de 16,0 mg kg-1, verificando-se as menores médias nos solos NC, Re e AQd e as maiores nos solos LV, PL e PV. Os teores de B solúvel variaram entre 0,22 e 1,22 mg kg-1, com média de 0,60 mg kg-1, na água quente; entre 0,21 e 1,24 mg kg-1, com média de 0,53 mg kg-1, no HCl 0,05 mol L-1; e entre 0,50 e 1,81 mg kg-1, com média de 1,07 mg kg-1, no Mehlich-1, representando 3,76; 3,32 e 6,76% do B total, respectivamente. As menores médias foram apresentadas pelos solos AQd e LV, e as maiores pelo Ce. Os três extratores correlacionaram-se de forma positiva e altamente significativa. O B total e a matéria orgânica explicaram 28,8 e 38,3% do B extraído pela água quente, respectivamente. O conteúdo de argila, os óxidos de Mn e os sesquióxidos de Fe e Al amorfos e cristalinos influenciaram em menor proporção. A inclusão dessas características numa análise de regressão múltipla melhorou os coeficientes de correlação.

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O objetivo deste trabalho foi, inicialmente, acessar as variações espaciais dos solos de parcelas experimentais de produção integrada do coco por meio do mapeamento detalhado dos solos e da construção de mapas de contorno de atributos do solo. Foram feitas observações, medições e coleta de amostras em microtrincheiras e perfis de solo. O teor de argila dos solos das microtrincheiras foi avaliado a campo pela sensação ao tato. Em todas as amostras foram realizadas análises físicas e químicas. Foram determinados granulometria (perfis), Al, Ca e Mg, acidez potencial, K e Na, pH, P disponível e C orgânico. Nas amostras dos perfis, foram determinados Fe, Al, Ti, P e Si pelo ataque sulfúrico. O Fe também foi determinado na fração argila, por extração com ditionito-citrato-bicarbonato de Na. Foi realizada difração de raios X da fração argila desferrificada. A construção de semivariogramas possibilitou a classificação e a comparação dos atributos do solo por meio do grau de dependência espacial destes. A elaboração dos mapas de contorno foi realizada pelo método interpolador de krigagem. A área mapeada corresponde a um topo amplo de tabuleiros costeiros, com uma depressão fechada no seu extremo sul. Do centro da depressão para fora dela seguem, em seqüência, Cambissolo Háplico textura argilosa, Latossolo Amarelo textura média/argilosa e Latossolo Amarelo textura média. Esses Latossolos são coesos em subsuperfície. Predominam atributos com elevado grau de heterogeneidade. Os valores médios de P, K e Ca + Mg estão influenciados por correções e adubações sistemáticas realizadas na área de plantio. Todas as variáveis analisadas apresentaram dependência espacial, expressa pelos modelos de semivariogramas. A análise da relação C0/(C0 + C1) revelou um grau de dependência espacial, de todas as variáveis, de moderado a forte. Os mapas de contorno detalharam diferenças que o mapa de solos já apontava para vários atributos, influenciados pela presença da depressão no extremo sul da área. Foram estabelecidas duas unidades de manejo para a área de estudo, as quais exigem práticas de manejo de água e solo diferenciadas.