Photopedology, spectroscopy, and GIS to characterize soils developed over the Barreiras Group in Amapá, Brazil

O presente trabalho utilizou ferramentas de sensoriamento remoto e sistema de informação geográfica, aliadas às informações espectrais do solo e quantitativas e qualitativas do relevo, para a caracterização e discriminação das classes de solos desenvolvidos do Grupo Barreiras na região do município de Porto Grande, Amapá. Após o mapeamento semidetalhado de solos, realizou-se a caracterização pontual das amostras dos perfis por meio de espectroscopia de visível e infravermelho (400-2500 nm), e a análise espacial das redes de drenagem e relevo a partir de fotos aéreas e imagens de radar. As informações quantitativas do relevo foram mais eficientes na caracterização e discriminação dos solos estudados do que as qualitativas, enquanto as informações espectrais permitiram caracterizar os solos em nível pontual. Métodos espaciais utilizando redes de drenagem e relevo e métodos espectrais utilizando amostras pontuais complementam-se na caracterização e discriminação de solos na paisagem

Strategies for digital soil mapping by artificial neural networks based on soil-landscape

A escassez de informações do solo que permitam o seu uso adequado, seja para fins agrícola, ambiental ou de projeto urbanos, pode ser minimizada com soluções provenientes do desenvolvimento de novas tecnologias. Nesse sentido, o presente estudo teve como objetivo aplicar duas estratégias digitais para obtenção de mapas de solos preliminares em áreas onde não foram realizados levantamentos pedológicos convencionais. As estratégias foram executadas com base em variáveis ambientais que estabelecem relações entre ocorrência de solos e suas posições na paisagem. A área de estudo compreendeu o município de Barra Bonita-SP, totalizando 11.072 ha. Para uso na predição dos solos pela técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA) foram utilizadas as variáveis: declividade, elevação, perfil de curvatura, plano de curvatura e índice de convergência derivados de um Modelo Digital de Elevação (MDE), além das informações de geologia e das superfícies geomórficas identificadas na região. Na primeira estratégia, por meio de uma análise de agrupamento (Fuzzy k-médias) das variáveis, foram escolhidas cinco áreas chaves distribuídas na área de estudo, nas quais foi realizado levantamento de solos de nível semidetalhado para reconhecimento das unidades de mapeamento. Na estratégia 2, elaborou-se um mapa de solos de nível detalhado a partir de dados pré-existentes de apenas uma área chave, localizada no centro da região. Com a identificação das unidades de mapeamento foram gerados arquivos de treinamento e testes das redes neurais. Utilizou-se o simulador JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Conjuntos de variáveis ambientais foram testados, avaliando a importância de cada variável na discriminação dos solos. A rede que exibiu melhor desempenho do índice Kappa foi utilizada para generalização de suas informações, obtendo os mapas digitais de solos. Pela aplicação de tabulação cruzada foram analisadas as correspondências espaciais entre os mapas digitais e um mapa convencional nível semidetalhado da região. Foram coletados pontos de referência para validar o desempenho dos mapas digitais. De acordo com a posição na paisagem e material de origem subjacente, notou-se tendência na ocorrência das classes de solos nas áreas chaves mapeadas. A mesma disposição dos solos foi observada nas classificações digitais. Os atributos do terreno elevação e declividade exibiram maior influência na distinção entre os solos pelas redes neurais em ambas as estratégias. A comparação com pontos de referência mostrou que o mapa digital produzido com base em unidades de mapeamento provenientes de abordagem convencional detalhada teve um desempenho superior (81,8% de concordância) ao mapa baseado em levantamento pedológico de nível semidetalhado (72,7%). Este estudo mostrou que a obtenção de mapas digitais de solos, com uso de variáveis ambientais que expressem a relação solo-paisagem, pode contribuir para a geração de informações preliminares do solo em locais não mapeados, a partir de unidades de mapeamento obtidas em áreas adjacentes.The scarcity of land information to enable its proper use, whether for agricultural, environmental and urban design, can be minimized by solutions from the development of new technologies. Accordingly, this study aimed to apply two strategies to obtain digital maps of soil in areas where no preliminary surveys were carried out conventional pedological. The strategies were implemented based on environmental variables that establish relations between the occurrence of soils and their positions in the landscape. The study area comprised the municipality of Barra Bonita, SP, totaling 11,072 ha. For use in the prediction of soil by the technique of Artificial Neural Networks (ANN) were used variables: slope, elevation, profile curvature, plan curvature and convergence index derived from a Digital Elevation Model (DEM), in addition to information geology and geomorphic surfaces identified in the region. In the first strategy, through a cluster analysis (Fuzzy k-means) of variables, we selected five key areas distributed in the study area, soil survey being conducted semi-detailed level at these sites for recognition of the map units. In strategy 2, a map was drawn up detailed level of soil from pre-existing data of only one key area, located in the center of the region. Identifying the map units were generated files for training and testing of neural networks. Was used the simulator JavaNNS and learning algorithm \"backpropagation. Sets environmental variables were tested by assessing the importance of each variable to predict soil. The network showed better performance for the Kappa index was used to generalize their information, obtaining the digital soil maps. By applying cross tabulation analyzed the spatial correspondence between the digital maps and a conventional map of the region. Reference points were collected to validate the performance of digital maps. According to the position in the landscape and the underlying source material, was noticed a tendency of occurrence of soil classes in key areas mapped. The same arrangement was observed in the soil classifications digital. The attributes of the terrain elevation and slope exhibited a greater influence on the distinction between the soil by the neural networks in both strategies. The comparison with reference points showed that the digital map produced based on mapping units from the conventional approach detailed outperformed (81.8% agreement) to the map based on pedological survey of semi-detailed level (72.7 %). This study showed that to obtain digital maps of soils, use of environmental variables that express the soillandscape relationship, may contribute to the generation of information preeliminares soil in areas not mapped from map units obtained from adjacent areas

Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem

Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes

Digital soil mapping using reference area and artificial neural networks.

ABSTRACT Digital soil mapping is an alternative for the recognition of soil classes in areas where pedological surveys are not available. The main aim of this study was to obtain a digital soil map using artificial neural networks (ANN) and environmental variables that express soil-landscape relationships. This study was carried out in an area of 11,072 ha located in the Barra Bonita municipality, state of São Paulo, Brazil. A soil survey was obtained from a reference area of approximately 500 ha located in the center of the area studied. With the mapping units identified together with the environmental variables elevation, slope, slope plan, slope profile, convergence index, geology and geomorphic surfaces, a supervised classification by ANN was implemented. The neural network simulator used was the Java NNS with the learning algorithm "back propagation." Reference points were collected for evaluating the performance of the digital map produced. The occurrence of soils in the landscape obtained in the reference area was observed in the following digital classification: medium-textured soils at the highest positions of the landscape, originating from sandstone, and clayey loam soils in the end thirds of the hillsides due to the greater presence of basalt. The variables elevation and slope were the most important factors for discriminating soil class through the ANN. An accuracy level of 82% between the reference points and the digital classification was observed. The methodology proposed allowed for a preliminary soil classification of an area not previously mapped using mapping units obtained in a reference area

Caracterização espectral de solos utilizando espectrorradiômetro em laboratório e imagem de satélite hiperespectral

Data obtained with hyperspectral remote sensors have the advantage of containing a great spectral resolution, offering more details about spectral behavior of a particular target. The use of these images show high potential to describe soil mineralogical attributes. The main objective of this study was to obtain the spectral and mineralogical attributes of soils using hyperspectral satellite imagery and with data acquired at ground level; evaluation of a supervised classification routine for determination of soils texture; and estimate clay using multivariate analysis. Soil samples were collected at a 0-20cm depth and spectral measurements, texture and mineralogy analysis were made. Using GIS software, image processing and statistical packages, the information obtained in the laboratory has been analyzed. The use of hyperspectral imagery enhanced the mineralogical characterization of the studied area. The maximum likelihood classification algorithm showed great skill in distinguishing between four textures class created with the aim of hyperspectral data. The statistical method PLSR provided a satisfactory prediction of clay and sand, using data collected in the laboratory, with high coefficients of determination and low error values (RMSE).Pages: 8476-848