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.

Resolução espacial de um modelo digital de elevação definida pela função wavelet

O objetivo deste trabalho foi definir a resolução espacial mais apropriada para representar a variabilidade da elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica de um terreno, por meio de avaliações com a transformada wavelet. Os dados utilizados no estudo têm sua origem em três transectos de 27 km, posicionados em áreas do Planalto, Rebordo do Planalto e Depressão Central na região central do Estado do Rio Grande do Sul. As variáveis - elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica - foram derivadas de um modelo digital de elevação Topodata com resolução de 30 m. A avaliação da resolução com a máxima variabilidade foi realizada pela aplicação da wavelet-mãe, denominada Morlet. Os resultados foram analisados a partir do isograma e do escalograma dos coeficientes wavelet e indicaram que sensores remotos com resolução espacial próxima a 32 e 40 m podem ser utilizados em pesquisas que considerem os atributos de terreno, como declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica, ou, ainda, fenômenos ambientais correlacionados a eles. No entanto, não foi possível estabelecer um valor conclusivo para a resolução espacial mais adequada para a variável elevação.

Mapeamento digital de solos com base na extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes

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.