Digital soil class mapping in Brazil: a systematic review

In Brazil several digital soil class mapping studies were carried out from 2006 onwards to maximize the use of existing maps and information and to provide estimates for wider areas. However, there is no consensus on which methods have produced superior results in the predictive value of soil maps. This study conducts a systematic review of digital soil class mapping in Brazil and aims to analyze the factors which can improve the accuracy of digital soil class maps. Data from 334 digital soil class mapping studies were grouped and analyzed by Student’s t-test, Wilcoxon-Mann-Whitney test and Kruskal-Wallis test. When conventional maps were used for validation, the studies showed average values of 63 % and when field samples were used, 56 % for Overall Accuracy. Studies compatible with the Planimetric Cartographic Accuracy Standard for Digital Cartographic Products (PEC-PCD) averaged between 4 % and 15 % higher accuracy than those of the incompatible group. There seems to be no evidence that increasing the number of variables and samples results in more accurate soil map prediction, but studies using variables related to four soil-forming factors enhanced accuracy. From a density of 0.08 MU km–2 and upwards, it became more difficult for studies to obtain greater accuracy. Artificial neural network classifiers and Decision Tree models seem to be producing more accurate digital soil class maps

Spatial disaggregation of multi-component soil map units using legacy data and a tree-based algorithm in southern Brazil

Soil surveys often contain multi-component map units comprising two or more soil classes, whose spatial distribution within the map unit is not represented. Digital Soil Mapping tools supported by information from soil surveys make it possible to predict where these classes are located. The aim of this study was to develop a methodology to increase the detail of conventional soil maps by means of spatial disaggregation of multi-component map units and to predict the spatial location of the derived soil classes. Three digital maps of terrain variables - slope, landforms, and topographic wetness index - were correlated with the soil map and 72 georeferenced profiles from the Porto Alegre soil survey. Explicit rules that expressed regional soil-landscape relationships were formulated based on the resulting combinations. These rules were used to select typical areas of occurrence of each soil class and to train a decision tree model to predict the occurrence of individualized soil classes. Validation of the soil map predictions was conducted by comparison with available soil profiles. The soil map produced showed high agreement (80.5 % accuracy) with the soil classes observed in the soil profiles; Ultisols and Lithic Udorthents were predicted with greater accuracy. The soil variables selected in this study were suitable to represent the soil-landscape relationships, suggesting potential use in future studies. This approach developed a more detailed soil map relevant to current demands for soil information and has potential to be replicated in other areas in which data availability is similar

Individualização de classes de solos por desagregação de polígonos de mapa fisiográfico

The objective of this work was to disaggregate the polygons of physiographic map units in order to individualize the soil classes in each one, representing them as simple soil map units and generating a more detailed soil map than the original one, making these data more useful for future reference. A physiographic map, on a 1:25,000 scale, of the Tarumãzinho watershed, located in the municipality of Águas Frias, in the state of Santa Catarina, Brazil, was used. For disaggregation, three geomorphometric parameters were applied: slope and landforms, both derived from the digital terrain model; and an elevation map. The boundaries of the physiographic units and the elevation, slope, and landform maps were subjected to cross tabulation to identify the existing combinations between the soil classes of each physiographic unit. Based on these combinations, rules were established to select typical areas of occurrence of each soil type in order to train a decision tree model to predict the occurrence of soil classes. The model was trained using the Weka software and was validated with a set of georeferenced soil profiles. Disaggregation enables the individualization and spatialization of soil classes and is useful in producing detailed soil maps.O objetivo deste trabalho foi desagregar os polígonos de mapas de unidades fisiográficas, de modo a individualizar as classes de solos ocorrentes em cada unidade, para representá-las como unidades de mapeamento simples de solos e gerar um mapa de solos com maior detalhe cartográfico que o mapa original, ampliando a utilidade desses dados em demandas futuras. Foi utilizado um mapa fisiográfico, em escala 1:25.000, da microbacia Córrego Tarumãzinho, localizada no Município de Águas Frias, no Estado de Santa Catarina. Para realizar a desagregação, foram utilizados três parâmetros geomorfométricos: declividade e formas do terreno, ambas derivadas do modelo digital do terreno; e mapa de elevação. Os limites das unidades fisiográficas e os mapas de elevação, declividade e formas do terreno foram submetidos à tabulação cruzada para identificar as combinações existentes entre as classes de solos que compõem cada unidade fisiográfica. A partir dessas combinações, foram elaboradas regras para selecionar áreas de ocorrência típica de cada tipo de solo, para treinar um modelo de árvores de decisão para predição da ocorrência das classes de solos. O treinamento do modelo foi realizado no programa Weka, e a sua validação foi feita com um conjunto de perfis de solos georreferenciados. A desagregação possibilita a individualização e a espacialização das classes de solos e é útil para a produção de mapas de solos detalhados

Aptidão agrícola e uso do solo baseado nas propriedades pedogenéticas de solos da transição cerrado-caatinga

The sustainable use of soil requires a broad knowledge of its genesis, morphology, properties, and distribution in the landscape. Thus, the objective of this study was to characterize the pedogenetic attributes of representative soils from the cerrado-caatinga transition of the Gurguéia river basin to indicate their agricultural potential and limitations for the implementation of agroforestry systems. National and international soil classification systems were used to define the soil classes. The limiting factors and agricultural potential were characterized following the evaluation system of the agricultural potential of Brazilian land. In general, profiles 1, 3, 5, and 6 had a low nutrient budget and a sandy to loam texture. Profiles 2, 4, and 7 showed high clay content and nutrient budget. The soil profiles were classified as Ustic Quartzipsamments, Udic Haplusterts, Xanthic Haplustox, Arenic Kanhaplustults, Typic Haplustox, and Aridic Dystrustept based on their pedogenetic characteristics. Udic Haplusterts and Arenic Kanhaplustults soils display restrictions regarding the planting of forests owing to oxygen and soil depth limitations. The other soil classes had adequate physical properties for the implementation of agricultural systems and pastures, including good drainage and medium texture; however, they had low natural fertility, and thus require technologies for soil acidity correction and fertilization. Ustic Quartzipsamments and Ustic soils require the implementation of conservation systems, such as agroforestry, to avoid degradation

Indentificação de cultivares de soja para a região sudoeste do Cerrado piauiense

A soja no Cerrado do sudoeste piauiense ocupa posição de destaque na produção agrícola. No entanto, os níveis de produtividades ainda estão abaixo da média nacional, fato associado, entre outros fatores, à escolha inadequada da cultivar. Objetivou-se selecionar as cultivares de soja mais produtivas a serem utilizadas na região do Cerrado piauiense. O trabalho foi conduzido no ano agrícola 2010/2011. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos casualizados, com quatro repetições, tendo como tratamentos 15 cultivares: Soy Tech 820; AS 8197; P98 Y70; P99R03; Nidera 8843; Nidera 8279; Monsoy 8867 RR; Monsoy 9056 RR; Monsoy 8766 RR; Monsoy 8849 RR; Monsoy 8527 RR; Monsoy 9144 RR; MABR 33135; MABR 2936 RR e MABR 1029 CV. Foram avaliadas as seguintes variáveis: altura da planta, altura de inserção da primeira vagem, número de ramificações, número de vagens com 1, 2 e 3 grãos, número total de vagens em cada planta e produtividade de grãos. Das 15 cultivares testadas, 10 obtiveram produtividades superiores a 3.500 ha-1, e apenas a Monsoy 8527 RR ficou abaixo de 3.000 kg ha-1. As maiores contribuições de incremento na produtividade foram observadas para cultivares P98 Y70 e Nidera 8843, com 51 e 62%, respectivamente

Digital soil class mapping in the watersheds of the rivers Santo Cristo and Lajeado Grande

O Mapeamento Digital de Solos (MDS) tem granhado destaque como uma alternativa às abordagens tradicionais empregadas nos levantamentos de solos, entretanto, ainda não possui uma metododlogia definida. Dentre os aspectos envolvidos no MDS, ainda não há recomendação de métodos eficientes para seleção das variáveis mais relevantes, nem técnicas que permitam aumentar a eficiência no uso de perfis de solos georreferenciados na predição dos solos, assim, a presente tese teve como objetivos gerais estudar técnicas que podem ser aplicadas para aumentar a eficiência das metodologias empregadas no MDS. A tese está dividida em três estudos. Os estudos foram realizados nas bacias dos rios Santo Cristo e do Lajeado Grande, noroeste do Rio Grande do Sul. O Estudo 1 avaliou três métodos de seleção de variáveis preditoras, aplicados em 40 variáveis ambientais buscando identificar as variáveis mais relevantes para predição da ocorrência dos solos, assim como método mais eficiente para seleção destas variáveis preditores. Neste estudo concluiu-se que a seleção recursiva wrapper selecionou o subconjunto de variáveis com maior eficiência na predição da ocorrência dos solos. O segundo estudo avaliou as variáveis preditores em múltiplos níveis de suavização, para isso foram aplicados diferentes tamanhos de filtro média no modelo digital de elevação a partir dos quais foram geradas as variáveis preditores. Neste estudo concluiu-se que a aplicação dos filtros com tamanhos 20x20, 25x25 e 30x30 resultou em variáveis com maior eficiência na predição de solos. O terceiro estudo avaliou o uso de buffer para coleta de amostras vizinhas aos perfis de solos georreferenciados disponíveis nas áreas de estudo Foram testados cinco raios de buffers para coleta dos pixels amostrais. Neste estudo concluiu-se que a utilização dos pixels amostrais coletados nos buffers não alterou de forma expressiva a acurácia geral dos mapas preditos na bacia do rio Lajeado Grande, mas permitiu um ganho de 15,6% de concordância no mapa predito da bacia do rio Santo Cristo. Como conclusão geral constatamos que os procedimentos metodológicos testados aumentaram o desempenho das técnicas utilziadas na predição de ocorrência dos solos e podem ser utilizadas em áreas com disponibilidade de dados de solos na forma de mapas legados ou perfis georreferenciados

Digital soil class mapping in the watersheds of the rivers Santo Cristo and Lajeado Grande

O Mapeamento Digital de Solos (MDS) tem granhado destaque como uma alternativa às abordagens tradicionais empregadas nos levantamentos de solos, entretanto, ainda não possui uma metododlogia definida. Dentre os aspectos envolvidos no MDS, ainda não há recomendação de métodos eficientes para seleção das variáveis mais relevantes, nem técnicas que permitam aumentar a eficiência no uso de perfis de solos georreferenciados na predição dos solos, assim, a presente tese teve como objetivos gerais estudar técnicas que podem ser aplicadas para aumentar a eficiência das metodologias empregadas no MDS. A tese está dividida em três estudos. Os estudos foram realizados nas bacias dos rios Santo Cristo e do Lajeado Grande, noroeste do Rio Grande do Sul. O Estudo 1 avaliou três métodos de seleção de variáveis preditoras, aplicados em 40 variáveis ambientais buscando identificar as variáveis mais relevantes para predição da ocorrência dos solos, assim como método mais eficiente para seleção destas variáveis preditores. Neste estudo concluiu-se que a seleção recursiva wrapper selecionou o subconjunto de variáveis com maior eficiência na predição da ocorrência dos solos. O segundo estudo avaliou as variáveis preditores em múltiplos níveis de suavização, para isso foram aplicados diferentes tamanhos de filtro média no modelo digital de elevação a partir dos quais foram geradas as variáveis preditores. Neste estudo concluiu-se que a aplicação dos filtros com tamanhos 20x20, 25x25 e 30x30 resultou em variáveis com maior eficiência na predição de solos. O terceiro estudo avaliou o uso de buffer para coleta de amostras vizinhas aos perfis de solos georreferenciados disponíveis nas áreas de estudo Foram testados cinco raios de buffers para coleta dos pixels amostrais. Neste estudo concluiu-se que a utilização dos pixels amostrais coletados nos buffers não alterou de forma expressiva a acurácia geral dos mapas preditos na bacia do rio Lajeado Grande, mas permitiu um ganho de 15,6% de concordância no mapa predito da bacia do rio Santo Cristo. Como conclusão geral constatamos que os procedimentos metodológicos testados aumentaram o desempenho das técnicas utilziadas na predição de ocorrência dos solos e podem ser utilizadas em áreas com disponibilidade de dados de solos na forma de mapas legados ou perfis georreferenciados

Equações de intensidade-duração-frequência de chuvas para o estado do Piauí

Neste trabalho objetivou-se ajustar e comparar os parâmetros (K, a, b e c) da equação de intensidade-duração-frequência para precipitações pluviais máximas de 133 estações pluviométricas localizadas no estado do Piauí, disponíveis no banco de dados da Agência Nacional de Águas - ANA. Inicialmente, foi realizada a seleção das estações através de analise de consistência das séries de dados, a partir do qual foram selecionadas 105 estações pluviométricas. As chuvas máximas de um dia foram desagregadas em duração de 5; 10; 15; 20; 25; 30; 60; 360; 480; 600; 720 e 1.440 minutos e estimadas as chuvas máximas através de modelos probabilísticos para cada duração e período de retorno de 5; 10; 25; 50 e 100 anos. Em seguida, fez-se o ajuste dos parâmetros (K, a, b e c) através do emprego de regressão linear e não linear. O ajuste dos parâmetros da equação de intensidade-duração-frequência para precipitações máximas realizado por regressão não linear apresentou R² (0,99) superior aos valores ajustados por regressão linear (0,98)

Selection of Environmental Covariates for Classifier Training Applied in Digital Soil Mapping

ABSTRACT A large number of predictor variables can be used in digital soil mapping; however, the presence of irrelevant covariables may compromise the prediction of soil types. Thus, algorithms can be applied to select the most relevant predictors. This study aimed to compare three covariable selection systems (two filter algorithms and one wrapper algorithm) and assess their impacts on the predictive model. The study area was the Lajeado River Watershed in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. We used forty predictor covariables, derived from a digital elevation model with 30 m resolution, in which the three selection models were applied and separated into subsets. These subsets were used to assess performance by applying four prediction algorithms. The wrapper method obtained the best performance values for the predictive model in all the algorithms evaluated. The three selection methods applied reduced the number of covariables in the predictive models by 70 % and enabled prediction of the 14 soil mapping units