Comparison between artificial neural networks and maximum likelihood classification in digital soil mapping

Soil surveys are the main source of spatial information on soils and have a range of different applications, mainly in agriculture. The continuity of this activity has however been severely compromised, mainly due to a lack of governmental funding. The purpose of this study was to evaluate the feasibility of two different classifiers (artificial neural networks and a maximum likelihood algorithm) in the prediction of soil classes in the northwest of the state of Rio de Janeiro. Terrain attributes such as elevation, slope, aspect, plan curvature and compound topographic index (CTI) and indices of clay minerals, iron oxide and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), derived from Landsat 7 ETM+ sensor imagery, were used as discriminating variables. The two classifiers were trained and validated for each soil class using 300 and 150 samples respectively, representing the characteristics of these classes in terms of the discriminating variables. According to the statistical tests, the accuracy of the classifier based on artificial neural networks (ANNs) was greater than of the classic Maximum Likelihood Classifier (MLC). Comparing the results with 126 points of reference showed that the resulting ANN map (73.81 %) was superior to the MLC map (57.94 %). The main errors when using the two classifiers were caused by: a) the geological heterogeneity of the area coupled with problems related to the geological map; b) the depth of lithic contact and/or rock exposure, and c) problems with the environmental correlation model used due to the polygenetic nature of the soils. This study confirms that the use of terrain attributes together with remote sensing data by an ANN approach can be a tool to facilitate soil mapping in Brazil, primarily due to the availability of low-cost remote sensing data and the ease by which terrain attributes can be obtained.

An appropriate data set size for digital soil mapping in Erechim, Rio Grande do Sul, Brazil

Digital information generates the possibility of a high degree of redundancy in the data available for fitting predictive models used for Digital Soil Mapping (DSM). Among these models, the Decision Tree (DT) technique has been increasingly applied due to its capacity of dealing with large datasets. The purpose of this study was to evaluate the impact of the data volume used to generate the DT models on the quality of soil maps. An area of 889.33 km² was chosen in the Northern region of the State of Rio Grande do Sul. The soil-landscape relationship was obtained from reambulation of the studied area and the alignment of the units in the 1:50,000 scale topographic mapping. Six predictive covariates linked to the factors soil formation, relief and organisms, together with data sets of 1, 3, 5, 10, 15, 20 and 25 % of the total data volume, were used to generate the predictive DT models in the data mining program Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). In this study, sample densities below 5 % resulted in models with lower power of capturing the complexity of the spatial distribution of the soil in the study area. The relation between the data volume to be handled and the predictive capacity of the models was best for samples between 5 and 15 %. For the models based on these sample densities, the collected field data indicated an accuracy of predictive mapping close to 70 %.

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.

Comparison between detailed digital and conventional soil maps of an area with complex geology

Since different pedologists will draw different soil maps of a same area, it is important to compare the differences between mapping by specialists and mapping techniques, as for example currently intensively discussed Digital Soil Mapping. Four detailed soil maps (scale 1:10.000) of a 182-ha sugarcane farm in the county of Rafard, São Paulo State, Brazil, were compared. The area has a large variation of soil formation factors. The maps were drawn independently by four soil scientists and compared with a fifth map obtained by a digital soil mapping technique. All pedologists were given the same set of information. As many field expeditions and soil pits as required by each surveyor were provided to define the mapping units (MUs). For the Digital Soil Map (DSM), spectral data were extracted from Landsat 5 Thematic Mapper (TM) imagery as well as six terrain attributes from the topographic map of the area. These data were summarized by principal component analysis to generate the map designs of groups through Fuzzy K-means clustering. Field observations were made to identify the soils in the MUs and classify them according to the Brazilian Soil Classification System (BSCS). To compare the conventional and digital (DSM) soil maps, they were crossed pairwise to generate confusion matrices that were mapped. The categorical analysis at each classification level of the BSCS showed that the agreement between the maps decreased towards the lower levels of classification and the great influence of the surveyor on both the mapping and definition of MUs in the soil map. The average correspondence between the conventional and DSM maps was similar. Therefore, the method used to obtain the DSM yielded similar results to those obtained by the conventional technique, while providing additional information about the landscape of each soil, useful for applications in future surveys of similar areas.

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.

Evaluation of statistical and geostatistical models of digital soil properties mapping in tropical mountain regions

Soil properties have an enormous impact on economic and environmental aspects of agricultural production. Quantitative relationships between soil properties and the factors that influence their variability are the basis of digital soil mapping. The predictive models of soil properties evaluated in this work are statistical (multiple linear regression-MLR) and geostatistical (ordinary kriging and co-kriging). The study was conducted in the municipality of Bom Jardim, RJ, using a soil database with 208 sampling points. Predictive models were evaluated for sand, silt and clay fractions, pH in water and organic carbon at six depths according to the specifications of the consortium of digital soil mapping at the global level (GlobalSoilMap). Continuous covariates and categorical predictors were used and their contributions to the model assessed. Only the environmental covariates elevation, aspect, stream power index (SPI), soil wetness index (SWI), normalized difference vegetation index (NDVI), and b3/b2 band ratio were significantly correlated with soil properties. The predictive models had a mean coefficient of determination of 0.21. Best results were obtained with the geostatistical predictive models, where the highest coefficient of determination 0.43 was associated with sand properties between 60 to 100 cm deep. The use of a sparse data set of soil properties for digital mapping can explain only part of the spatial variation of these properties. The results may be related to the sampling density and the quantity and quality of the environmental covariates and predictive models used.

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.

Spatial analysis of erythrocyte membrane fluctuations by digital holographic microscopy.

Red blood cell (RBC) membrane fluctuations provide important insights into cell states. We present a spatial analysis of red blood cell membrane fluctuations by using digital holographic microscopy (DHM). This interferometric and dye-free technique, possessing nanometric axial and microsecond temporal sensitivities enables to measure cell membrane fluctuations (CMF) on the whole cell surface. DHM acquisition is combined with a model which allows extracting the membrane fluctuation amplitude, while taking into account cell membrane topology. Uneven distribution of CMF amplitudes over the RBC surface is observed, showing maximal values in a ring corresponding to the highest points on the RBC torus as well as in some scattered areas in the inner region of the RBC. CMF amplitudes of 35.9+/-8.9 nm and 4.7+/-0.5 nm (averaged over the cell surface) were determined for normal and ethanol-fixed RBCs, respectively.

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.

Multiple Geotechnological Tools Applied to Digital Mapping of Tropical Soils

ABSTRACT In recent years, geotechnologies as remote and proximal sensing and attributes derived from digital terrain elevation models indicated to be very useful for the description of soil variability. However, these information sources are rarely used together. Therefore, a methodology for assessing and specialize soil classes using the information obtained from remote/proximal sensing, GIS and technical knowledge has been applied and evaluated. Two areas of study, in the State of São Paulo, Brazil, totaling approximately 28.000 ha were used for this work. First, in an area (area 1), conventional pedological mapping was done and from the soil classes found patterns were obtained with the following information: a) spectral information (forms of features and absorption intensity of spectral curves with 350 wavelengths -2,500 nm) of soil samples collected at specific points in the area (according to each soil type); b) obtaining equations for determining chemical and physical properties of the soil from the relationship between the results obtained in the laboratory by the conventional method, the levels of chemical and physical attributes with the spectral data; c) supervised classification of Landsat TM 5 images, in order to detect changes in the size of the soil particles (soil texture); d) relationship between classes relief soils and attributes. Subsequently, the obtained patterns were applied in area 2 obtain pedological classification of soils, but in GIS (ArcGIS). Finally, we developed a conventional pedological mapping in area 2 to which was compared with a digital map, ie the one obtained only with pre certain standards. The proposed methodology had a 79 % accuracy in the first categorical level of Soil Classification System, 60 % accuracy in the second category level and became less useful in the categorical level 3 (37 % accuracy).

Digital holographic microscopy: a noninvasive contrast imaging technique allowing quantitative visualization of living cells with subwavelength axial accuracy.

We have developed a digital holographic microscope (DHM), in a transmission mode, especially dedicated to the quantitative visualization of phase objects such as living cells. The method is based on an original numerical algorithm presented in detail elsewhere [Cuche et al., Appl. Opt. 38, 6994 (1999)]. DHM images of living cells in culture are shown for what is to our knowledge the first time. They represent the distribution of the optical path length over the cell, which has been measured with subwavelength accuracy. These DHM images are compared with those obtained by use of the widely used phase contrast and Nomarski differential interference contrast techniques.

Desafios do modelo brasileiro de inclusão digital pela escola

Este artigo discute os rumos da política pública de inclusão digital nas escolas com base nos resultados da pesquisa de avaliação de impacto e de processo do Projeto UCA-Total (Um Computador por Aluno) realizada em cinco municípios onde foi implementado no decorrer de 2010 e 2011. A avaliação de impacto, de caráter longitudinal, foi feita através de um survey domiciliar aplicado em duas ondas. A pesquisa de processo associou diversas metodologias qualitativas, como grupos focais, entrevistas e visitas a campo. Limita-se aqui aos resultados derivados da pesquisa de painel, que revelam o baixo nível de aproveitamento do Projeto e um padrão de funcionamento bastante divergente em razão de vantagens e debilidades locais. Seu enorme potencial não foi até hoje completamente aproveitado.