1000 resultados para mapeamento de solo


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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.

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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 mapear e avaliar a variabilidade espacial da condutividade elétrica do solo (CE), obtida por meio de sensor de contato de campo, num Latossolo Vermelho distroférrico, sob plantio direto de grãos, e relacionar a CE com os teores de argila medidos pelo método do densímetro, em amostras georreferenciadas de solo. As amostras foram coletadas numa área de 13 ha, por meio de uma grade de 40x40 m e de grades de 20x20 m, 10x10 m e 5x5 m. A continuidade espacial da CE e do teor de argila foi modelada com o uso de semivariogramas. A CE variou de 1,9 a 13,7 mS m-1, com valor médio de 5,2 mS m-1 e coeficiente de variação de 48%. O mapa interpolado mostrou tendência de aumento da CE com o aumento dos teores de argila. Os coeficientes de determinação foram de 0,78 e 0,77 entre CE e teor de argila, camadas 0-5 e 5-10 cm, respectivamente. O mapa da CE reflete suficientemente a variação espacial dos teores de argila para uso na delimitação de zonas de manejo.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação do uso do sensor AVHRR/NOAA (Advanced Very High Resolution Radiometer/National Oceanic and Atmospheric Administration) para mapeamento da temperatura da superfície terrestre (TST) no Estado do Rio Grande do Sul, por meio da comparação entre três algoritmos clássicos. Foram comparados os métodos de Becker & Li, Sobrino et al. e Kerr et al. para estimativa das TST mínimas, utilizando imagens noturnas e logo após o amanhecer. Os dados de emissividade e TST foram obtidos por meio de combinações matemáticas da radiação detectada nas faixas do visível, infravermelho próximo e termal do sensor AVHRR/NOAA. O sensor AVHRR é adequado para o mapeamento de TST para as condições do tipo de cobertura do solo que predominam no Rio Grande do Sul, visto que a TST estimada pelos três métodos testados foi próxima à temperatura do ar medida nos locais selecionados. O método de Sobrino et al. foi o mais adequado.

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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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O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana‑de‑açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r² = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana‑de‑açúcar em baixa resolução.

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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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Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.

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O trabalho teve por objetivo avaliar a distribuição de raízes de mangueiras sob irrigação localizada (gotejamento e microaspersão) em solo arenoso de Tabuleiros Costeiros. Foram feitas trincheiras a partir do tronco nas direções longitudinal e ortogonal à fileira de plantas e, pelo método do monólito, as raízes puderam ser extraídas do solo e, uma vez separadas, foram digitalizadas com uso de computador e "scanner". Com uso do software Rootedge, foi possível a obtenção dos comprimentos e diâmetros dos segmentos de raízes de todas as amostras, permitindo um mapeamento desses parâmetros nos perfis amostrados. Os resultados mostraram distribuições de raízes assimétricas em relação ao tronco para os dois sistemas de irrigação localizada com possibilidade de maior atividade do sistema radicular para as plantas sob gotejamento (oito gotejadores de 4L.h-1 por planta) em relação às plantas sob microaspersão (um emissor por planta de vazão 70L.h-1). Os resultados enfatizaram o uso da fertirrigação como a maneira mais adequada de fertilização em irrigação localizada e permitiram definir regiões do sistema radicular para instalação adequada de sensores de água do solo.

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Um dos agentes mais empregados na supressão de áreas florestais no Estado de São Paulo é o fogo, por meio de queimadas que, quando fora de controle, podem converter-se em incêndios responsáveis pela destruição de extensos ecossistemas. Na Bacia do Rio Corumbataí, SP, os incêndios são um dos causadores de fragmentação e degradação da cobertura florestal. Nesse contexto, este trabalho objetivou a realização do mapeamento de risco de incêndios florestais na Bacia do Rio Corumbataí, utilizando-se a avaliação multicriterial (Método da Média Ponderada Ordenada) em um Sistema de Informações Geográficas. Os fatores importantes do estudo foram: declividade do terreno, face de exposição ao sol, pluviosidade, proximidade da malha viária, proximidade dos centros urbanos, proximidade da rede hidrográfica, vizinhança dos fragmentos e face de exposição aos ventos. A combinação dos mapas de fatores resultou no mapa de risco regional da bacia. Para a confecção do mapa de risco em nível de fragmento, determinou-se o risco associado a cada fragmento, a partir da análise de uma faixa de 30 m em seu entorno. O risco foi reclassificado em três classes: baixo, médio e alto. Com base no mapa final, verificou-se que: aproximadamente 20% dos fragmentos de mata nativa pertencem à classe de risco alto, 55% à classe de risco médio e 25% à classe de risco baixo. Nas condições atuais de uso e cobertura do solo, bem como de manejo das áreas agrícolas e pastagens, os remanescentes florestais da Bacia do Rio Corumbataí estão sob séria ameaça de degradação por incêndios florestais.

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A espécie florestal Myracrodruon urundeuva (Fr. All.) figura desde 1992 na lista de espécies da flora brasileira ameaçadas de extinção e, contudo, manifesta comportamento monodominante em algumas regiões do Estado de Minas Gerais, sobretudo na região do Médio Rio Doce. Este trabalho teve por objetivo comparar métodos de classificação supervisionada de imagens Rapideye para mapeamento de fragmentos florestais monodominados por Myracrodruon urundeuva em Tumiritinga, MG. Foram avaliadas a classificação pelo algoritmo da Maximaverossimilhança (Maxver) e a classificação por Redes Neurais Artificiais (RNA). Foram testadas 19 combinações envolvendo diferentes bandas, componentes principais e o índice de vegetação da diferença normalizada para a classificação da imagem Rapideye. O treinamento da rede foi realizado variando-se a taxa de aprendizado, o número de interações e o número de neurônios na camada interna. A avaliação dos mapas temáticos produzidos foi realizada através dos índices Kappa e Kappa condicional para a classe de uso do solo "aroeira" e pela análise das Matrizes de Confusão. O método que apresentou melhor desempenho foi a classificação de todas as bandas da imagem Rapideye pelo algoritmo Maxver, apresentando coeficientes Kappa 80 e Kappa condicional 90. O mapa temático gerado teve exatidão do usuário igual a 93% e exatidão do produtor igual a 90%, sendo as maiores confusões do classificador para a classe Aroeira Monodominante acometidas entre as classes Mata Nativa e Pasto Manejado. Da imagem temática produzida, extraiu-se a informação de que 22% do Município de Tumiritinga se encontrava sob ocupação da aroeira em monodominância. A análise do uso e cobertura do solo no município não retrata, na região de estudo, o quadro anunciado de espécie ameaçada de extinção, no qual M. urundeuva se encontra.

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O fogo é problema crescente nos diferentes tipos de formação vegetal em diversas partes do mundo. Apesar de anos de estudo científico e de toda atenção da mídia em relação aos incêndios em vegetação, os efeitos que tais fenômenos causam no ambiente não são completamente conhecidos, e as ferramentas de controle são pouco acessíveis a grande parte dos usuários. É fundamental saber o que condiciona as ocorrências, o que favorece a dispersão do fogo e o padrão de tais ocorrências, para possibilitar o mapeamento das áreas de risco e permitir o desenvolvimento de programas específicos para as regiões críticas. O objetivo deste estudo foi produzir um mapa de suscetibilidade a incêndios em vegetação, dentro do perímetro urbano do Município de Ubá, MG, com a utilização de informações referentes ao relevo, ao uso e cobertura do solo e à proximidade de vias de acesso e áreas urbanas, empregando técnicas de Geoprocessamento. A partir da validação do cartograma gerado, observou-se que 80% das ocorrências têm-se localizado nas áreas de alto e altíssimo risco, 15% nas de médio risco e 5% nas áreas de baixo e baixíssimo risco. Esse mapeamento servirá como ferramenta para o poder público estabelecer políticas de prevenção, atuando na conscientização da população e na definição de medidas de controle nas áreas de maior risco.

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No mapeamento da suscetibilidade de deslizamentos de terra, necessita-se agregar as características da paisagem que atuam de maneira distinta no processo de queda de barreira e podem representar especificidades de uma região. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar o método da Média Ponderada Ordenada (MPO) para o mapeamento de áreas suscetíveis ao deslizamento de terra. O método pressupõe a integração de diferentes características da paisagem (fatores), com a associação de pesos a elas (pesos de fator - pf). Pf representa a importância desses fatores para o estudo. Utilizaram-se, neste estudo, os fatores: substrato geológico, solos, declividade do terreno, uso e cobertura do solo e precipitação. Na definição dos fatores e seus pesos, empregou-se a Técnica Participatória. Para avaliação da MPO, geraram-se dois mapas de suscetibilidade, calculando o risco de tomada de decisão (R) e nível de compensação entre fatores (C). Para o primeiro, consideraram-se apenas pf e a compensação total entre fatores (C = 100%) e para o outro, um segundo grupo de pesos (de ordenação (po), que caracteriza a influência dos fatores). Os valores de pó resultaram em valor de C = 72%. No primeiro mapa predomina o nível de suscetibilidade médio, por influência excessiva do fator declividade (fator mais influente; com o maior de pf). No segundo, como consequência de po houve a agregação dos fatores de acordo com a importância previamente definida para eles e a melhor distribuição, em relação ao primeiro, de área entre os níveis de suscetibilidade. Concluiu-se que a MPO é adequada ao mapeamento da suscetibilidade de deslizamento, e a coerência entre pf e po confere robustez ao método.