Metodologia para reconhecimento de três solos por sensores: laboratorial e orbital

• Autor(a) principal: Demattê,J. A. M.
• Data de Publicação: 2004
• Outros Autores: Toledo,A. M. A., Simões,M. S.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832004000500010
• topic: classificação de solos; sensoriamento remoto; classificação digital; imagem de satélite; mapeamento; radiometria

O presente trabalho teve como objetivo estabelecer um método para a utilização de dados espectrais, obtidos em laboratório e imagens do Landsat 5, no reconhecimento e discriminação de três classes de solos do estado de São Paulo. Foram coletadas amostras de solo e obtidos os dados de reflectância por espectrorradiômetro em laboratório como padrão de um Latossolo Vermelho distroférrico (LVdf), um Argissolo Vermelho-Amarelo (PVA) e Neossolo Quartzarênico (RQ). Foram extraídos dados de reflectância das imagens, com os quais se efetuou a classificação digital pelo classificador Spectral Angular Mapper. As curvas espectrais obtidas por espectrorradiômetro em laboratório mostraram três padrões distintos de comportamento espectral, baseados nas diferenças da forma das curvas, feições de absorção dos minerais do solo e na intensidade de reflectância. O LVdf apresentou menor albedo em virtude da textura argilosa e maiores teores de Fe, ao contrário dos solos mais arenosos PVA e RQ. As bandas de absorção características da caulinta (2.200 nm), OH- e água (1.400 e 1.900 nm) ocorreram em todos os solos. Solos arenosos, como o RQ, apresentaram uma curva espectral com tendência positiva. A linha do solo mostrou distinção espectral, tanto com dados orbitais como terrestres, indicando que cada solo tem uma tendência individual. Os padrões espectrais obtidos em laboratório foram importantes para a eficiência do método na detecção dos mesmos nas imagens de satélite. Os solos avaliados podem ser discriminados e reconhecidos pela interpretação quantitativa em imagens. O método mostrou-se eficiente como auxílio no mapeamento de solos no nível semidetalhado de alta intensidade.