Testes metodológicos para o mapeamento digital de classes de solos utilizando árvores de decisão

• Autor(a) principal: Teske, Rodrigo
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/102249
• topic: Perfil do solo; Classificacao do solo; Mapeamento digital

O Mapeamento Digital de Solos (MDS) se utiliza de modelos quantitativos para inferir as variações espaciais e temporais dos solos. Embora venha sendo empregado mundialmente, o MDS ainda não apresenta uma padronização de métodos e materiais. O objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar o uso de diferentes metodologias e materiais para análise de dados e predição de ocorrência de classes de solos. Esta pesquisa é composta de uma revisão bibliográfica e de três estudos de predição de ocorrência de classes de solos utilizando técnicas do MDS. Na revisão bibliográfica é discutido e exemplificado o uso de algoritmos de árvores de decisão no MDS, sendo enfatizado o algoritmo CART (Classification And Regression Tree). No primeiro estudo, realizado no município de Dois Irmãos, foram avaliados e comparados os efeitos do uso de diferentes modelos digitais de elevação (MDE) sobre a capacidade preditiva dos modelos de predição de ocorrência de classes de solos. Os modelos preditores foram treinados com dados dos atributos do terreno derivados dos diferentes MDE e com informações de solos extraídas do mapa pedológico, na escala de 1:20.000. Os MDE com resolução espacial de 90 m possibilitaram gerar os modelos preditores mais acurados. Na bacia do Rio Santo Cristo, dois estudos foram desenvolvidos. No primeiro estudo realizado nesta bacia foi avaliado e comparado o uso de três esquemas de amostragem de dados para o treinamento dos modelos. A correlação foi gerada com dados de atributos do terreno e informações de solos oriundas de um mapa convencional de solos na escala de 1:50.000. Os esquemas de amostragem influenciaram na acurácia dos modelos preditores, sendo o modelo preditor treinado com dados da amostragem aleatória simples o mais acurado. No segundo estudo realizado para a bacia do Rio Santo Cristo, foi desenvolvido e avaliado um método que concilia o conhecimento pedológico às técnicas do MDS. Primeiramente, foi realizada a predição de ocorrência de classes de solos correlacionando atributos do terreno e a taxonomia de perfis de solos georreferenciados. Esta distribuição espacial das classes de solos foi utilizada para o pedólogo delinear manualmente as unidades de mapeamento de solos (UM). O mapa de UM gerado pelo método proposto apresentou valor da acurácia (avaliada pela verdade de campo) semelhante à de um mapa convencional de solos já existente. Assim, a associação do conhecimento do pedólogo à predição de classes de solo pelas técnicas do MDS demonstrou ser um método especialmente útil na falta de mapas pedológicos de referência para treinamento dos modelos preditores.