Digital soil mapping using multiple logistic regression on terrain parameters in southern Brazil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Giasson, Elvio
Data de Publicação: 2006
Outros Autores: Clarke, Robin Thomas, Inda Junior, Alberto Vasconcellos, Merten, Gustavo Henrique, Tornquist, Carlos Gustavo
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Scientia Agrícola (Online)
Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/22162
Resumo: Os levantamentos de solos são fontes de informação necessárias para o planejamento de uso das terras, entretanto eles nem sempre estão disponíveis. Este estudo propõe o uso de regressões logísticas múltiplas na predição de ocorrência de classes de solos a partir de áreas de referência. Baseado no mapa original de solos em formato digital e parâmetros do terreno derivados do modelo numérico do terreno em ambiente ArcView, vários conjuntos de regressões logísticas múltiplas foram definidas usando o programa estatístico Minitab, estabelecendo relações entre as variáveis do terreno independentes e tipos de solos, usando tanto a legenda original como uma legenda simplificada, e usando ou não estratificação da área de estudo por classes de drenagem. Os parâmetros do terreno como elevação, distância dos rios, acúmulo de fluxo e índice de umidade topográfica foram as variáveis que melhor explicaram a distribuição das classes de solos. A estratificação por classes de drenagem não teve efeito significativo. A simplificação da legenda aumentou a precisão do método na predição da distribuição dos solos.
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spelling Digital soil mapping using multiple logistic regression on terrain parameters in southern Brazil Mapeamento digital de solos utilizando regressões logísticas múltiplas e parâmetros do terreno no sul do Brasil levantamento de solosSIGMNTanálise do terrenoGISDEMsoil surveyterrain analysis Os levantamentos de solos são fontes de informação necessárias para o planejamento de uso das terras, entretanto eles nem sempre estão disponíveis. Este estudo propõe o uso de regressões logísticas múltiplas na predição de ocorrência de classes de solos a partir de áreas de referência. Baseado no mapa original de solos em formato digital e parâmetros do terreno derivados do modelo numérico do terreno em ambiente ArcView, vários conjuntos de regressões logísticas múltiplas foram definidas usando o programa estatístico Minitab, estabelecendo relações entre as variáveis do terreno independentes e tipos de solos, usando tanto a legenda original como uma legenda simplificada, e usando ou não estratificação da área de estudo por classes de drenagem. Os parâmetros do terreno como elevação, distância dos rios, acúmulo de fluxo e índice de umidade topográfica foram as variáveis que melhor explicaram a distribuição das classes de solos. A estratificação por classes de drenagem não teve efeito significativo. A simplificação da legenda aumentou a precisão do método na predição da distribuição dos solos. Soil surveys are necessary sources of information for land use planning, but they are not always available. This study proposes the use of multiple logistic regressions on the prediction of occurrence of soil types based on reference areas. From a digitalized soil map and terrain parameters derived from the digital elevation model in ArcView environment, several sets of multiple logistic regressions were defined using statistical software Minitab, establishing relationship between explanatory terrain variables and soil types, using either the original legend or a simplified legend, and using or not stratification of the study area by drainage classes. Terrain parameters, such as elevation, distance to stream, flow accumulation, and topographic wetness index, were the variables that best explained soil distribution. Stratification by drainage classes did not have significant effect. Simplification of the original legend increased the accuracy of the method on predicting soil distribution. Universidade de São Paulo. Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz2006-06-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/sa/article/view/2216210.1590/S0103-90162006000300008Scientia Agricola; v. 63 n. 3 (2006); 262-268Scientia Agricola; Vol. 63 Núm. 3 (2006); 262-268Scientia Agricola; Vol. 63 No. 3 (2006); 262-2681678-992X0103-9016reponame:Scientia Agrícola (Online)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPenghttps://www.revistas.usp.br/sa/article/view/22162/24186Copyright (c) 2015 Scientia Agricolainfo:eu-repo/semantics/openAccessGiasson, ElvioClarke, Robin ThomasInda Junior, Alberto VasconcellosMerten, Gustavo HenriqueTornquist, Carlos Gustavo2015-07-07T17:08:17Zoai:revistas.usp.br:article/22162Revistahttp://revistas.usp.br/sa/indexPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpscientia@usp.br||alleoni@usp.br1678-992X0103-9016opendoar:2015-07-07T17:08:17Scientia Agrícola (Online) - Universidade de São Paulo (USP)false
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