Sensoriamento remoto e geoprocessamento na caracterização e avaliação pontual e espacial de solos e seus atributos

• Autor(a) principal: Genú, Aline Marques
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-09102006-102517/
• topic: geoprocessamento; geoprocessing; imageamento de satélite; mapeamento do solo; propriedade do solo; remote sensing; satellite imaging; sensoriamento remoto; soil mapping; soil properties

A necessidade de novas técnicas para a obtenção de informações sobre os solos e seus atributos, de forma mais rápida e menos onerosa, tornaram o sensoriamento remoto e o geoprocessamento uma importante opção. Estas técnicas permitem analisar uma grande quantidade de dados ao mesmo tempo e associar as informações espectrais com outras variáveis ambientais como geologia e relevo. Neste sentido, este trabalho teve por objetivos (i) caracterizar o comportamento espectral de solos pelos sensores orbitais ASTER e TM e o sensor terrestre IRIS; (ii) avaliar o potencial em estimar teores de atributos do solo por meio de dados espectrais orbitais ASTER em conjunto com os topográficos (avaliação pontual); (iii) determinar a distribuição espacial de atributos do solo pela imagem ASTER (avaliação espacial). Para isso, foram utilizadas informações georeferenciadas de 184 pontos de amostragem de solo da região de Rafard, SP. Também foram utilizadas as análises químicas e físicas das amostras, bem como as informações espectrais orbitais e em laboratório. Na sequência, curvas espectrais médias de solo e de atributos foram geradas para sua caracterização. Modelos estatísticos associando dados de reflectância e topográficos foram gerados para quantificar atributos do solo. Com isso realizou-se o mapeamento dos atributos do solo na imagem de satélite ASTER. Verificou-se que (i) é possível discriminar atributos do solo através de sensores orbitais, sendo que as bandas da faixa do infravermelho se mostraram mais eficazes; o ferro total e matéria orgânica foram os atributos melhor discriminados pelos sensores orbitais ASTER e TM, (ii) é possível quantificar os atributos argila, ferro, silício e titânio utilizando dados espectrais conjuntamente com topográficos, (iii) a quantificação de atributos foi melhor estimada com as variáveis espectrais e topográficas conjuntamente no modelo de regressão quando comparada ao modelo espectral individualmente, (iv) é possível mapear os atributos textura, matéria orgânica, ferro total e capacidade de troca catiônica com índices de até 75 % de similaridade.