MAPEAMENTO DIGITAL DE CLASSES DE SOLOS

Resumo

O mapeamento digital de solos (MDS) tem como base a geração de um conjunto de informações que permitem determinar relações matemáticas entre variáveis ambientais e solos e, assim, predizer a distribuição espacial das classes ou propriedades dos solos. Dentre as variáveis que vêm sendo aplicadas no mapeamento digital de solos, destacam-se os atributos do terreno: declividade, aspecto, modelo digital de elevação, curvatura de perfil, índice de umidade do terreno, área de contribuição, fator LS e curvatura planar, que são derivados de modelos digitais de elevação. O presente trabalho tem como objetivo principal elaborar mapas pedológicos da URI, Campus de Santiago com altíssima resolução e exatidão espacial. Também, testar diferentes algoritmos para a reprodução de mapas ultradetalhados de solos, a partir de atributos do terreno. Foram estudados solos da Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões, Campus de Santiago, na região agroecológica do Vale do Jaguari, Estado do Rio Grande do Sul, Bioma Pampa. Os atributos do terreno analisados apresentaram-se efetivos na diferenciação dos solos. Foram geradas árvores de decisão (AD) utilizando os algoritmos Random Tree, J48 e LMT, para os oito atributos do terreno, posteriormente verificou-se qual obteve o melhor índice Kappa. Os atributos do terreno apresentaram-se efetivos na diferenciação dos solos. A tecnologia GNSS contribuiu para a geração de um modelo digital de elevação (DEM) de alta resolução e exatidão. A acurácia dos diferentes MDSs foram classificadas como excelentes. O algoritmo Random Tree apresentou acurácia de 100%.