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).

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

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.

Modelos de elevação para obtenção de atributos topográficos utilizados em mapeamento digital de solos

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.

Regressões Logísticas Múltiplas: fatores que influenciam sua aplicação na predição de classes de solos

Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos.

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.

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.

Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo

O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibildade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos.

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 multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC

RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.

Superfícies geomórficas e atributos de Latossolos em uma seqüência Arenítico-Basáltica da região de Jaboticabal (SP)

Em um segmento de vertente com substrato de arenito em contato com basalto, regionalmente muito freqüente, pretendeu-se não só relacionar as superfícies geomórficas com os atributos físicos, químicos e mineralógicos dos Latossolos nelas encontrados, mas também testar métodos geoestatísticos para localização de limites dessas superfícies. Usando critérios geomorfológicos, três superfícies foram identificadas e topograficamente caracterizadas. Os solos foram amostrados, a intervalos regulares de 25 m, na profundidade de 0,6 a 0,8 m (topo do horizonte B), em uma transeção de 1.700 m perfazendo 109 pontos. Nas amostras, foram analisados: densidade de partículas, granulometria, CTC do solo, CTC da argila, Fe total da argila (ataque por H2SO4) e óxidos de Fe "livres" (por dissolução seletiva). A fração argila desferrificada foi analisada por difração de raios X. Com base na estratigrafia e variações do relevo local, foram identificadas e diferenciadas, no campo, três superfícies geomórficas. Analisaram-se também o perfil altimétrico e o modelo de elevação digital do terreno. Observou-se que as três diferentes superfícies estão bem relacionadas com os atributos físicos, químicos e mineralógicos dos seus respectivos solos. Na parte inferior desta vertente, superfície mais recente e sobre basalto, em Latossolo Vermelho eutroférrico típico, foram encontradas as maiores variabilidades da declividade, da argila e de Fe. As variações da inclinação do terreno, quando analisadas sistematicamente pelo "split moving windows dissimilarity analysis" (análise estatística de dissimilaridade, em segmentos móveis), mostraram que este método estatístico pode ser usado para ajudar a localizar os limites entre superfícies geomórficas. As variações dos solos da transeção, e arredores, mostraram-se relacionadas com idade, inclinação do terreno e litologia. O trabalho geomórfico detalhado forneceu importantes informações para subsidiar os trabalhos de levantamento de solos e de pedogênese.

Análise digital do terreno: ferramenta na identificação de pedoformas em microbacia na região de "Mar de Morros" (MG)

Este trabalho reporta a utilização de ferramentas de um SIG (Sistema de Informação Geográfica) para o delineamento das geoformas e pedopaisagens em um estudo de caso em microbacia do município de Viçosa (MG), a partir dos dados da carta topográfica (escala 1:50.000) da região. Trabalhos de campo permitiram aferir uma exatidão global de 72 % na classificação das formas da paisagem e correlacionar as classes obtidas com as classes de solos dominantes. Após ajustes, elaborou-se um mapa síntese preliminar de distribuição de pedoformas, que auxilia no mapeamento de solos. O método de classificação das formas da paisagem baseado na geração de um MNT (Modelo Numérico do Terreno) e no cálculo dos atributos do relevo (elevação, declividade, curvatura) mostra-se uma alternativa rápida e econômica em comparação ao delineamento manual a partir da utilização de análise estereoscópica de fotografias aéreas.

Variabilidade espacial de atributos físicos de um latossolo vermelho distroférrico, submetido a diferentes manejos

O conhecimento da variabilidade espacial de atributos do solo serve de subsídio para a determinação de estratégias específicas de manejo que otimizem a produtividade agrícola. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência do manejo do solo na variabilidade espacial de alguns atributos físicos de um Latossolo Vermelho distroférrico. O estudo foi realizado, no ano de 2002, em três áreas situadas no município de Lavras (MG), submetidas a diferentes manejos em decorrência do uso atual do solo: A1 - área em pousio há três anos; A2 - área recentemente plantada com café e A3 - área cultivada com café há três anos. A amostragem foi disposta em malha com espaçamentos entre pontos de 1, 5 e 10 m, totalizando 188 pontos amostrados. Em cada ponto, foram coletadas amostras deformadas de solo, na camada de 0-20 cm, para avaliação dos teores de argila, silte, areia e da densidade de partículas. Esses dados foram analisados pela estatística descritiva (software Sisvar) e pela geoestatística (software GeoR). Concluiu-se que o manejo e a posição no terreno influenciaram a variabilidade espacial dos atributos estudados. Os maiores "alcances" dos semivariogramas foram encontrados para as áreas com maior revolvimento do solo. Em média, silte e densidade de partículas apresentaram os maiores e menores coeficientes de variação, respectivamente.

Atributos topográficos na diferenciação de Argissolos

A topografia do terreno controla muitos processos hidrológicos, geomorfológicos e pedológicos, influenciando a radiação solar, precipitação pluvial, escoamento superficial, evaporação, regime de umidade do solo e tipo de vegetação, entre outros. Desta maneira, atributos topográficos derivados de um modelo digital de elevação foram utilizados para explicar a diferenciação de solos com horizonte B textural da região de ''Mar de Morros'', no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram estudados oito perfis de solo (quatro Argissolos Vermelhos e quatro Argissolos Vermelho-Amarelos), desenvolvidos de granulitos noríticos nos municípios de São José de Ubá e Itaperuna. Os dados dos atributos topográficos em cada perfil de solo (elevação, declividade, aspecto, plano e perfil de curvatura, radiação solar e índice topográfico combinado) foram extraídos, utilizando-se uma janela de 7 x 7 pixels, com os perfis ocupando o centro dessa janela. Os Argissolos que ocorrem nas encostas noroeste e nordeste recebem maior quantidade de radiação solar (mais quentes e secas) e por isto são vermelhos, eutróficos e não apresentam horizonte B latossólico, enquanto os solos das encostas sudeste (relativamente mais frias e úmidas) são vermelho-amarelados, distróficos e com horizonte B latossólico. A radiação solar, a declividade e o aspecto são os atributos topográficos relacionados com as diferenças entre os perfis de solos estudados. Os atributos topográficos analisados pelas técnicas multivariadas apresentaram-se efetivos para a distinção entre os Argissolos Vermelho-Amarelos distróficos e os Argissolos Vermelhos eutróficos, exceto o P7 (PVe). Estudos relacionando a influência da radiação solar na pedogênese são escassos em condições tropicais e, embora menos atuante em regiões tropicais, foi a radiação solar que determinou diretamente a diferenciação dos solos da área estudada.

Atributos Químicos e Bioquímicos em Solos Degradados por Mineração de Estanho e em Fase de Recuperação em Ecossistema Amazônico

A mineração de cassiterita na mina Serra da Onça, localizada na Floresta Nacional do Jamari, Estado de Rondônia, causou profundas alterações físicas, químicas e biológicas nos solos. Em 1997, a área foi dividida em parcelas e foi dado início a um programa de recuperação, que consistiu na modelagem do terreno, construção de terraços, calagem, fertilização, plantio de leguminosas e plantio de espécies nativas. Em cada ano que se sucedeu, foram instaladas novas parcelas para serem recuperadas, às quais se aplicou o mesmo programa de recuperação, de tal modo que, no momento da amostragem, cada área recebeu uma nota de avaliação de 1 a 7 de acordo com o estádio visual de recuperação. Este trabalho teve por objetivo avaliar os atributos químicos e bioquímicos dos solos das diferentes áreas da mina Serra da Onça. As amostras de solo foram coletadas na camada de 0-20 cm em cada área e em áreas de mata nativa e em vegetação de capoeira localizadas no entorno. Foram avaliados: respiração basal, carbono da biomassa microbiana (CBM), quociente metabólico (qCO2), atividade enzimática (celulase, arilsulfatase, fosfatase ácida e alcalina, desidrogenase e potencial de hidrólise do diacetato de fluoresceína - FDA), concentração de estanho total e nível de fertilidade. Das 12 áreas avaliadas, sete delas estão em estádio avançado de recuperação, quando comparadas com as de mata nativa e de capoeira, por meio de análise multivariada, quanto às características de respiração basal, CBM, qCO2 e atividade enzimática (arilsulfatase, desidrogenase, hidrólise do FDA).

RELAÇÃO ENTRE ATRIBUTOS FÍSICOS E QUÍMICOS DOS SOLOS E A PRODUTIVIDADE DE CAPIM DOURADO NA REGIÃO DO JALAPÃO, TO

Na região do Jalapão, no Estado do Tocantins, existem grandes áreas contínuas de Neossolos Quartzarênicos, com desenvolvimento do capim dourado (Syngonanthus nitens),espécie nativa utilizada na confecção de artesanatos nessa região, possuindo destacada importância na economia local. O objetivo deste estudo foi verificar a relação entre os atributos físicos e químicos dos solos e a produtividade de capim dourado nos Campos Limpos Úmidos associados às Veredas no Parque Estadual do Jalapão. Foram coletadas amostras de solo e escapos de capim dourado e realizadas medições de declividade do terreno ao longo de caminhamento ou transeções perpendiculares às linhas de drenagem das Veredas selecionadas para o estudo. Foram identificados três tipos principais de solos ao longo das transeções: Neossolo Quartzarênico órtico típico, Neossolo Quartzarênico hidromórfico típico e Organossolo Háplico fíbrico típico. A produtividade de capim dourado foi analisada por meio de modelos de regressão múltipla, envolvendo 26 variáveis dos solos. Em razão da significância, o modelo final ficou constituído por seis dessas variáveis: pH, Mg2+, Ca2+, areia fina, argila e umidade do solo. O modelo de regressão quadrática múltipla envolvendo essas seis variáveis contemplou R2 de 0,85 e R2 ajustado de 0,81 da relação avaliada, onde a umidade dos solos foi a variável mais importante.