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

Atributos químicos relacionados à acidez e capacidade de troca de cátions de solos do Rio Grande do Sul com diferentes graus de intemperização

A acidificação do solo aumenta com o avanço do intemperismo, que afeta também a composição química e mineralógica dos solos, e isso pode resultar em resposta distinta quando esses são submetidos à correção da acidez do solo. O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da correção da acidez do solo na capacidade de troca de cátions de solos (CTC) do Rio Grande do Sul com diferentes graus de intemperização. Foram analisadas 14 amostras de sete tipos de solos do Rio Grande do Sul, na condição natural e submetidos à correção da acidez e da fertilidade, sendo eles PVd, PVAd, LVdf, LBaf, SXe, VEo, MEk. Em função das características químicas, a análise de agrupamento separou as amostras em três grupos com características semelhantes. Os solos bem intemperizados apresentaram baixa fertilidade natural e alta saturação por Al. O inverso é observado em solos pouco intemperizados. A correção dos solos aumentou a saturação por bases, a CTC efetiva e a CTCpH7,0 e eliminou praticamente todo Al3+ trocável, mas o efeito da correção da acidez resultou em modificações mais acentuadas nos atributos químicos dos solos fortemente intemperizados com predomínio de argilominerais 1:1. Nos solos com mineralogia 2:1, a contribuição da argila para a CTC do solo foi de 40 a 50% maior que a contribuição da matéria orgânica. A CTC da fração argila variou de 9 cmolc kg-1 para os Latossolos até 48 cmolc kg-1 para o Vertissolo

Chemical attributes related to acidity and cation exchange capacity of soils of Rio Grande do Sul with different degrees of weathering

A acidificação do solo aumenta com o avanço do intemperismo, que afeta também a composição química e mineralógica dos solos, e isso pode resultar em resposta distinta quando esses são submetidos à correção da acidez do solo. O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da correção da acidez do solo na capacidade de troca de cátions de solos (CTC) do Rio Grande do Sul com diferentes graus de intemperização. Foram analisadas 14 amostras de sete tipos de solos do Rio Grande do Sul, na condição natural e submetidos à correção da acidez e da fertilidade, sendo eles PVd, PVAd, LVdf, LBaf, SXe, VEo, MEk. Em função das características químicas, a análise de agrupamento separou as amostras em três grupos com características semelhantes. Os solos bem intemperizados apresentaram baixa fertilidade natural e alta saturação por Al. O inverso é observado em solos pouco intemperizados. A correção dos solos aumentou a saturação por bases, a CTC efetiva e a CTCpH7,0 e eliminou praticamente todo Al3+ trocável, mas o efeito da correção da acidez resultou em modificações mais acentuadas nos atributos químicos dos solos fortemente intemperizados com predomínio de argilominerais 1:1. Nos solos com mineralogia 2:1, a contribuição da argila para a CTC do solo foi de 40 a 50% maior que a contribuição da matéria orgânica. A CTC da fração argila variou de 9 cmolc kg-1 para os Latossolos até 48 cmolc kg-1 para o Vertissolo.Soil acidification increases with weathering, which also affects the chemical and mineralogical composition of soils, and this may result in a distinct response when soil is subjected to soil acidity correction. The objective of this work was to evaluate the effect of soil acidity correction on the cation exchange capacity (CEC) of soils of Rio Grande do Sul with different degrees of weathering. Fourteen samples of seven types of soils of Rio Grande do Sul were analyzed, in the natural condition and submitted to the correction of acidity and fertility, being PVd, PVAd, LVdf, LBaf, SXe, VEo, MEk. In function of the chemical characteristics, the cluster analysis separated the samples into three groups with similar characteristics. Well-weathered soils presented low natural fertility and high Al saturation. The inverse is observed in little-weathered soils. Soil correction increased the base saturation, the effective CEC and the pH7,0CEC and eliminated practically all exchangeable Al3+, but the effect of acidity correction resulted in more pronounced changes in the chemical attributes of heavily weathered soils with predominance of 1:1 clay minerals. In the soils with 2:1 mineralogy, the contribution of clay to the soil CEC was 40 to 50% higher than the contribution of organic matter. The CEC of the clay fraction ranged from 9 cmolc kg-1 for the Oxisols to 48 cmolc kg-1 for the Vertisol

Uso de drogas e o aumento das infecções sexualmente transmissíveis: uma revisão sistemática: Drug use and the increase in sexually transmitted infections: a systematic review

Populações de usuários de drogas têm sido associadas a epidemias de infecções ou Infecções Sexualmente Transmissíveis, especialmente a infecção pelo HIV (que está associada a drogas injetáveis, uso de equipamentos contaminados para drogas injetáveis e sexo inseguro). A droga mais associada às DSTs é a cocaína fumável de base livre (crack), devido ao aumento dos comportamentos sexuais de risco. Diante disso, o presente estudo teve como objetivo compreender o impacto do uso de drogas no aumento das infecções sexualmente transmissíveis. Para isso, adotou-se como metodologia a revisão sistemática de literatura, realizando buscas nas bases de dados Scielo, Pubmed e BVS/Medline a partir do uso de descritores DeCS/MeSH e aplicação de critérios de inclusão e exclusão. A partir da análise e interpretação dos dados, concluiu-se que que pessoas que fazem uso abusivo de drogas lícitas ou ilícitas, sejam elas mulheres, homens, adolescentes, jovens, adultos, idosos, em situação de rua ou não, tendem a desenvolver comportamentos vulneráveis que pode resultar em IST. Somado a isso, enquanto comportamento de risco, tem-se a preferência por não usar preservativo, seja em relações sexuais com pessoas monogâmicas como com dois ou mais parceiros. Nesses casos, tanto o uso exacerbado de drogas como a falta de informação sobre comportamento sexual demonstram-se insuficientes

Estimative of soil properties by Vis-NIR-SWIR spectroscopy and environmental variables in southern Brazil

Esta tese apresenta o uso das técnicas de espectroscopia de reflectância (ER) e variáveis ambientais (VAs) para a predição da textura do solo e do carbono orgânico do solo (COS). A ER é uma alternativa às analises físico-químicas laboratoriais na quantificação da textura do solo e do teor de COS, no entanto, a capacidade preditiva dos modelos é influenciada pelas diferenças existentes entre os tipos de pré-processamento espectral, pelos métodos multivariados e pela variabilidade das amostras de solos, dentre outros. Assim, a presente tese teve como objetivo geral estudar os efeitos que a estratificação das amostras pela cor do solo provoca no desempenho dos modelos e estudar os efeitos da inclusão de uma segunda variável preditora (variáveis ambientais) à matriz espectral. A tese é composta por três estudos. O Estudo 1 avaliou o uso de parâmetros de cor baseados no espectro visível (Vis) combinados com estatística multivariada para estratificar amostras de solo de uma biblioteca espectral local e comparar os resultados de diferentes modelos de predição de COS, argila, areia e silte. As amostras de solos foram coletadas no Parque Nacional de São Joaquim, Santa Catarina, Brasil. Dados de reflectância do solo foram obtidos por espectroscopia Vis-NIR-SWIR. Os teores de COS foram determinados por combustão seca. As frações areia, silte e argila foram determinadas utilizando o método da Pipeta. Nesse estudo concluiu-se que o uso de parâmetros de cor aplicados na classificação de amostras de solos melhorou o desempenho dos modelos. O Estudo 2 teve como objetivos: (a) aplicar os parâmetros de cor baseados em Vis na estratificação de uma biblioteca espectral regional de solos; (b) avaliar o desempenho dos modelos preditivos gerados a partir da estratificação Fuzzy K-means da biblioteca espectral de solo e (c) explicar as possíveis mudanças na precisão da predição com base nos modelos estratificados. Para isso, foi utilizada uma biblioteca espectral regional de solos com 1.535 amostras de solo. Nesse estudo concluiu- se que a estratificação da biblioteca espectral regional é uma boa estratégia para melhorar as avaliações regionais dos recursos do solo. O Estudo 3 teve como objetivo combinar as VAs com às curvas espectrais Vis-NIR-SWIR para melhorar as estimativas do teor de COS e das frações areia, argila e silte. Nesse estudo concluiu-se que a inclusão de uma segunda variável preditora melhorou o desempenho dos modelos de predição. Assim, concluiu-se de modo geral que as metodologias testadas melhoraram o desempenho dos modelos na predição das propriedades do solo e que, do ponto de vista analítico e agronômico, podem ser utilizados como métodos complementares às análises de solo.This thesis presents the use of reflectance spectroscopy (RS) techniques and environmental variables (EVs) for the prediction of soil texture and soil organic carbon (SOC). Reflectance spectroscopy is an alternative to physical-chemical laboratory analyzes in the quantification of soil texture and SOC content; however, the predictive capacity of the models is influenced by differences between the types of spectral pre-processing, multivariate methods, and variability of soil samples used to calibrate multivariate methods, among others. Thus, the present thesis aimed to study the effects that soil heterogeneity causes on the performance of the models, and study the effects of including a second predictor variable (environmental variables) to the spectral matrix. The thesis is composed of three studies. Study 1 evaluated the use Vis-based-color parameters combined with multivariate statistical techniques to group soil samples from a local spectral library and comparing the results of different SOC, clay, sand and silt prediction models. Soil sampling in the region of São Joaquim National Park, Santa Catarina State, Brazil. Soil reflectance data were obtained by Vis-NIR-SWIR spectroscopy. Soil organic carbon content was determined by dry combustion in an elemental analyzer. Sand, silt and clay fractions were determined using the pipette method. In this study, it was concluded that the use of color parameters applied in the classification of soil samples improved the performance of the models in predicting the properties of the soil studied. Study 2 aimed to (a) to apply Vis-based color parameters on the stratification of a regional soil spectral library; (b) to evaluate the performance of the predictive models generated from the Fuzzy K-means stratification of the spectral library and (c) to explain the possible changes in prediction accuracy based on the stratified models. Thus, a regional soil spectral library with 1,535 samples from the State of Santa Catarina, Brazil, was used. In this study it was concluded that the stratification of a regional spectral library is a good strategy to improve regional soil resource assessments, reducing the prediction error in qualitative soil properties determination. Study 3 aimed to combine the EVs with the Vis- NIR-SWIR spectral curves to improve the estimates of the SOC content and the fractions sand, clay, and silt. In this study, it is concluded that the inclusion of a second predictor variable improved the performance of the prediction models, with an increase in the value of R2 and a reduction of RMSE. Thus, it was generally concluded that the methodological procedures tested improved the performance of the models in predicting soil properties and that, from an analytical and agronomic point of view, soil analyses can be used as complementary methods

El magisterio español : Revista General de la Enseñanza: Año II Número 18 - 1868 Mayo 12

Copia digital. Madrid : Ministerio de Cultura. Subdirección General de Coordinación Bibliotecaria, 200

Spatial Disaggregation of Multi-Component Soil Map Units Using Legacy Data and a Tree-Based Algorithm in Southern Brazil

ABSTRACT 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

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