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.

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).

Nova abordagem sobre o modelo Brasileiro de serviços ambientais

O programa brasileiro de serviços ambientais, denominado "Produtor de Água", apoia-se em incentivos financeiros proporcionais à redução da erosão advinda da implantação voluntária de projetos de conservação do solo por parte de produtores rurais. No entanto, esse programa não constitui restrições preestabelecidas de elegibilidade de áreas de aplicação ou de propostas de conservação. Assim, no sentido de contribuir para a evolução metodológica desse programa, propõe-se uma nova abordagem deste, analisando-se, essencialmente, duas adaptações: introdução de critério de elegibilidade; e utilização da aptidão agrícola para indicação de propostas de uso intensivo e conservação do solo. Para isso, tomou-se por base uma bacia hidrográfica rural próxima ao Pantanal brasileiro, em Terenos, MS. O novo critério de elegibilidade foi baseado no Risco Natural de Erosão (razão entre o potencial natural de erosão e a tolerância à perda de solo). As propostas de ocupação do solo, por sua vez, foram definidas a partir de mapa de aptidão agrícola predefinido. O estudo revela que o novo critério de elegibilidade foi capaz de contemplar somente cerca de 40 % da área de estudo. A aplicação da classificação de aptidão agrícola nessa parcela reduziu drasticamente as alternativas de uso intensivo do solo, direcionando-as, em grande parte, para a atividade pecuária. A análise das duas propostas de inovação do programa "Produtor de Água" permite inferir quanto à potencialidade delas na formação de estratégias de aplicação do programa, além de promover uso mais eficiente dos recursos financeiros destinados ao pagamento por serviços ambientais no contexto brasileiro.

Continuidade espacial da condutividade hidráulica saturada do solo na bacia hidrográfica do Alto Rio Grande, MG

A distribuição espacial da condutividade hidráulica saturada (k0) é essencial para estudos relacionados a erosão do solo e escoamento superficial. Este trabalho objetivou estudar a continuidade espacial do atributo hidrológico do solo k o na Bacia Hidrográfica do Alto Rio Grande, MG, e realizar seu mapeamento por meio de técnicas geoestatísticas, utilizando dados sem e com transformação logarítmica. Os modelos de semivariograma esférico e exponencial foram ajustados ao semivariograma experimental pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) e Mínimos Quadrados Ponderados (MQP). Técnicas de validação cruzada e preditiva foram aplicadas para a escolha do melhor modelo. Os resultados indicaram que, ao se trabalhar com o logaritmo dos dados de k o, houve redução de pontos discrepantes e de anisotropia, entretanto os valores mais elevados de grau de dependência espacial foram observados nos dados sem transformação. O ajuste do modelo esférico, por meio do método MQO, foi o que produziu melhor desempenho na modelagem da continuidade espacial de k0. Os mapas gerados a partir dos dados sem e com transformação logarítmica não apresentaram o mesmo comportamento na distribuição espacial dos valores, e o mapa dos dados na forma transformada teve o melhor detalhamento da distribuição espacial.

Relações pedomorfogeológicas e distribuição de pedoformas na estação ecológica de águas emendadas, Distrito Federal

O Distrito Federal (DF) apresenta um modelo de distribuição de solos na paisagem condicionado pela compartimentação geomorfológica e substrato geológico. A perfeita compreensão das pedoformas auxilia o levantamento e mapeamento de detalhe ou semidetalhe dos solos de uma região. O mapeamento pedológico disponível do DF, realizado em 1978, em escala 1:100.000, ainda é a principal fonte de informações pedológicas do DF; no entanto, muitas vezes não atende aos diversos estudos pedológicos, em razão da escala reduzida. Assim, o objetivo deste trabalho foi estudar as relações solos-paisagem em uma topossequência na Estação Ecológica de Águas Emendadas - ESECAE, considerada representativa das relações entre feições do relevo, material de origem e classes de solos, em áreas com exposição das três unidades geomorfológicas definidas no Distrito Federal, incluindo as Chapadas Elevadas, bem como elaborar um mapa de pedoformas da área estudada, utilizando técnicas de geoprocessamento. Realizou-se um estudo da distribuição de solos na paisagem, por meio de avaliação das relações entre pedologia, geomorfologia e geologia. Para o desenvolvimento do trabalho, utilizaram-se os mapas geológicos e geomorfológicos disponíveis da ESECAE, além de geração do Modelo Digital do Terreno (MDT) e mapas de unidades geomorfológicas, de classes de declividade e de distribuição de geoformas. Por meio de dados da literatura e atividades de campo, com a caracterização dos solos nos perfis representativos ao longo da topossequência em estudo, estabeleceu-se o modelo de relação pedomorfogeológica da região, que permitiu estabelecer as relações entre os solos e as formas da paisagem e a elaboração do mapa de pedoformas da Estação Ecológica de Águas Emendadas. O mapa de pedoformas gerado fornece dados para atividades de levantamento e mapeamento pedológico de detalhe e semidetalhe em áreas com exposição das unidades geomorfológicas de ocorrência no Distrito Federal.

Potencial de fertilizantes e corretivos no aporte de micronutrientes ao solo

Fertilizantes e corretivos, ao serem aplicados nos solos, fornecem micronutrientes como impurezas residuais da sua fabricação, os quais podem ser importantes fontes para as culturas. Em decorrência disso, o objetivo deste trabalho foi quantificar os teores dos micronutrientes Zn, Cu, Fe, Mn e Ni em fertilizantes e corretivos comercializados no Nordeste brasileiro, visando avaliar o potencial desses insumos no fornecimento indireto de micronutrientes às culturas agrícolas. Os insumos analisados neste estudo (24 amostras de fertilizantes e 26 de corretivos) foram coletados nos Estados da Bahia e Pernambuco pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) e digeridos pelo método 3051A (USEPA, 1998). As determinações dos micronutrientes foram feitas por espectrofotometria de absorção atômica. Amostras de fertilizante SRM 695 (National Institute of Standards and Technology - NIST) e spikes foram adicionadas para controle de qualidade das análises. Os fertilizantes fosfatados, em geral, apresentaram maiores teores de micronutrientes do que os demais produtos testados. Os fertilizantes e corretivos avaliados representam uma fonte de micronutrientes ao solo que não pode ser desprezada. No entanto, a real disponibilidade desses elementos aportados ao solo necessita ser avaliada em estudos com plantas, pois fatores como solubilidade dos insumos, absorção pelas culturas, reações com o solo e perdas por precipitação e lixiviação devem ser considerados.

Risco de salinização das terras do baixo Acaraú (CE)

Em determinadas condições de relevo, do clima e de uso, com certa frequência pode acontecer acúmulo de sais nos solos, dando lugar à formação dos solos salinos e sódicos - também denominados de solos afetados por sais. A fim de orientar as práticas de manejo e uso das terras da região do Baixo Acaraú, CE, objetivou-se com o presente trabalho gerar um mapa de risco de salinização. Para obtenção das classes de vulnerabilidade, foram avaliados os temas pedologia, geologia, geomorfologia e uso e cobertura das terras e informações de declividade e altimetria, tratados em ambiente SIG com o método multicritério aditivo. Foram definidas quatro classes de risco de salinização: baixo, moderado, alto e altíssimo ou solos naturalmente salinos/sódicos. Foi constatado que 35,47 % da área corresponde à classe de baixo risco de salinização; 26,22 %, à de risco moderado; 8,23 %, à de risco alto; e 19,65 %, à de risco altíssimo.

Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem

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.

Modelagem geoestatística das incertezas da distribuição espacial do fósforo disponível no solo, em área de cana-de-açúcar

O fósforo destaca-se como um dos nutrientes limitantes ao desenvolvimento da cultura da cana-de-açúcar em solos brasileiros. Esse elemento apresenta grande variabilidade espacial, coordenada pelos atributos que regem as reações de adsorção e dessorção. Estimativas espaciais são conduzidas por meio de interpolações geoestatísticas para a caracterização dessa variabilidade. No entanto, tais estimativas apresentam incertezas inerentes ao procedimento que estão associadas à estrutura de variabilidade do atributo em estudo e à configuração amostral da área. Dessa forma, avaliar a incerteza das predições associada à distribuição espacial do fósforo disponível (Plábil) é importante para otimizar o uso dos fertilizantes fosfatados. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da krigagem ordinária (KO) na modelagem da incerteza das predições do fósforo disponível. Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em uma área experimental de 200 hectares de cana-de-açúcar no município de Tabapuã, São Paulo. Foram geradas 200 realizações por meio do algoritmo da SSG. As realizações da SSG reproduziram as estatísticas e a distribuição dos dados amostrais. A estatística G (0,81) indicou boa proximidade entre as frações dos valores simulados e as dos observados. As realizações da SSG preservaram a variabilidade espacial do Plábil, sem o efeito de suavização obtido pelo mapa da KO. A acurácia na reprodução do variograma dos dados amostrais, obtida pelas realizações da SSG foi, em média, 240 vezes maior que obtida por meio da KO. O mapa de incertezas, obtido por meio da KO, apresentou menor variação na área de estudo do que por SSG. Dessa forma, a avaliação das incertezas, pela SSG, evidenciou-se mais informativa, podendo ser utilizada para definir e delimitar, de forma mais precisa, as áreas de manejo específico.

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.

Comparison of digestion methods to determine heavy metals in fertilizers

The lack of a standard method to regulate heavy metal determination in Brazilian fertilizers and the subsequent use of several digestion methods have produced variations in the results, hampering interpretation. Thus, the aim of this study was to compare the effectiveness of three digestion methods for determination of metals such as Cd, Ni, Pb, and Cr in fertilizers. Samples of 45 fertilizers marketed in northeastern Brazil were used. A fertilizer sample with heavy metal contents certified by the US National Institute of Standards and Technology (NIST) was used as control. The following fertilizers were tested: rock phosphate; organo-mineral fertilizer with rock phosphate; single superphosphate; triple superphosphate; mixed N-P-K fertilizer; and fertilizer with micronutrients. The substances were digested according to the method recommended by the Ministry for Agriculture, Livestock and Supply of Brazil (MAPA) and by the two methods 3051A and 3052 of the United States Environmental Protection Agency (USEPA). By the USEPA method 3052, higher portions of the less soluble metals such as Ni and Pb were recovered, indicating that the conventional digestion methods for fertilizers underestimate the total amount of these elements. The results of the USEPA method 3051A were very similar to those of the method currently used in Brazil (Brasil, 2006). The latter is preferable, in view of the lower cost requirement for acids, a shorter digestion period and greater reproducibility.

Detecção de limites de solos por dados espectrais e de relevo

Existe a necessidade de avaliar a importância do relevo associado aos parâmetros espectrais de solos como base no mapeamento. O objetivo deste trabalho foi determinar um método de detecção de limites de solos por meio da interação de dados espectrais e formas de relevo. Foram percorridas 14 topossequências representativas de uma área de 13.000 ha próxima dos municípios de São Carlos e Araraquara, SP. As amostras foram caracterizadas pelos métodos convencionais de análise química e granulométrica. Posteriormente, foram obtidos dados espectrais de 400 a 2.500 nm. As informações do relevo foram obtidas pelo emprego de técnicas de geoprocessamento. Geraram-se o modelo digital de elevação do terreno e os mapas de declividade, de curvatura, de índice topográfico composto e de Potencial de Densidade de Drenagem. Ainda, procedeu-se à validação dos métodos pontual e espacial. Na primeira validação, os pontos classificados nas topossequências foram tomados como verdadeiros e contrastados com as informações contidas no mapa de solo pré-existente, com os dados de relevo e com os dados espectrais agrupados. Na validação em nível espacial, procuraram-se avaliar em que locais os diferentes métodos indicavam mudanças nos limites dos solos e comparar com as observações reais. Verificou-se que a análise de agrupamento com cluster evidenciou-se eficiente na discriminação das unidades de solos em topossequência, quando utilizados parâmetros espectrais do solo. Já o conjunto de parâmetros de relevo isoladamente não foi o mais adequado.

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.

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.