Mapeamento digital de classes e atributos de solos: métodos, paradigmas e novas técnicas.

Panorama geral sobre os métodos de mapeamento de solos e/ou de suas propriedades, assim como sobre as principais técnicas quantitativas usadas.bitstream/CNPS/11588/1/doc55_mapeamentodigital.pd

Modelling and digital soil mapping of the organic carbon stock in the topsoil (0-10 cm) of Rio de Janeiro State, Brazil.

A soil database with 431 soil profiles of Rio de Janeiro State was used in the scope of a research project entitled "Quantifying the magnitude, spatial distribution and organic carbon in soils of Rio de Janeiro State, using quantitative modeling, GIS and database technologies" (Projeto Carbono_RJ, funded by FAPERJ - Carlos Chagas Filho Foundation for Research Support in Rio de Janeiro State). Considering that these soil data were collected to other purpose, there was only a few sparse data to soil bulk density, which is essential to estimate of soil organic carbon (SOC) stock. To face this problem, pedotransfer functions (PTFs) were estimated to be used in the modeling of organic soil carbon of topsoil (0-10 cm), using s.c.o.r.p.a.n model. The following environmental correlates were used as predictor variables: satellite data, lithology and soil maps, DEM (Digital Elevation Model) and its derivatives as source of information for these variables. This dataset, that represents the best organized soil dataset in Brazil, is working as a trial for learning/teaching of Digital Soil Mapping (DSM) using a variety of methods for predicting soil classes and their properties. The "f" of the equation was modeled by means of multilinear analysis and regression-kriging. Seven different models were built and compared through statistical methods. In a general way, all models performed well to predict the SOC stock. Nevertheless, model 6 (M6) was an exceptional model, presenting the smallest AIC e RMSE, due to the use of existing soil information (polygon soil map) as predictor variable, in addition to the variables used in the other models. The result obtained in M6 was used for mapping topsoil carbon stock at spatial resolution of 90 m

Traditional or digital soil mapping?

bitstream/item/147689/1/pedometron23.pdfThe Newsletter of the Pedometrics Commission of the IUSS

Applying Conditional Latin Hypercube (cLHS) for selecting soil sampling location for Digital Soil Mapping at Parque Estadual da Mata Seca, MG, Brazil.

The use of the Conditional Latin Hypercube (cLHS) to select soil samples location to be used in the prediction of soil properties as soil organic carbon seems to be an important tool to decrease costs and subjectivity of sampling schemes. The main objective of this work was to test this method in a no sampled area, aiming to evaluate its efficiency in Digital Soil Mapping (DSM) procedures. The results show that this method was able to significantly increase the reliability in the spatial distribution of the sampled points in Parque Estadual da Mata Seca (PEMS). The study area is located in the North of Minas Gerais State, Brazil, in Tropical Dry Forest (TDF) ecosystems mainly. In this study, the cLHS algorithm developed by Minasny & McBratney (2006) was used, in addition to some ancillary data as Land Use/Land Cover and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), in order to select 60 soil sampling location to the study of soil organic carbon and others soil properties. The cLHS will be further analyzed in its performance to select representative points to be sampled and how this method could be helpful for DSM

Revisão sobre funções de Pedotransferência (PTFs) e novos métodos de predição de classes e atributos do solo.

Revisão sobre o uso das funções de pedotransferência e discussão sobre os vários tipos de PTFs. Diferentes abordagens e alguns princípios são considerados para desenvolver PTFs. Um conceito de sistema de inferência de solo é proposto (SINFERS), em que funções de pedotransferência são as regras do conhecimento, para serem usadas como ferramentas de inferência. É fornecida extensa bibliografia para consulta e expansão do conhecimento e uso da metodologia de pedotransferência.bitstream/CNPS/11589/1/pedotransferencia.pd

Resposta genética na população de cebola Alfa Tropical no Vale do São Francisco.

O desenvolvimento de cultivares e/ou populações de cebola no vale do São Francisco tem contribuído largamente para o controle de doenças, como mal-das-sete voltas, para a substituição de importações de sementes e para o aumento da produtividade na região. O objetivo deste trabalho foi estimar parâmetros genéticos, resultantes da seleção e adaptação da população Alfa Tropical nas condições de Petrolina, PE. Os caracteres produtividade total (PROT) e produção comercial (PROC) de bulbos e teor brix foram avaliados para três ciclos de seleção recorrente, no delineamento de blocos ao acaso, com quatro repetições. Ocorreu resposta linear para PROC do ciclo 0 para o ciclo 3. Os valores de herdabilidades para PROC foram bastante superiores aos valores estimados para PROT. Os ganhos de seleção foram mais pronunciados para PROC do que para PROT. Analisando conjuntamente os resultados da seleção e adaptação local da população Alfa Tropical às condições do Petrolina-PE, observa-se resposta à seleção de 10,85 t/ha ou 25,3% nos três ciclos, indicando que o melhoramento genético para as condições locais deve ser realizado.Suplemento. Edição de Resumos expandidos e palestras do 43. Congresso Brasileiro de Olericultura, Recife, jul. 2003

Distribuição espacial dos níveis de levantamento de solos no Brasil.

O presente trabalho tem como objetivo cobrir uma lacuna nas informações pertinentes aos levantamentos de solos disponíveis no Brasil, informando a localização espacial dos trabalhos, escalas, nível de levantamento, se digital ou analógico e a instituição detentora do trabalho pesquisado. Este levantamento foi possível consultando, organizando e especializando o manual Técnico de Pedologia (IBGE, 2007), a base de dados da produção científica da Embrapa Solos e outras instituições de pesquisa na área de pedologia. Desta forma foram elaborados mapas de distribuição dos diversos níveis de levantamento, organizados por atributos em planilhas

Multiple logistic regressions: controlling factors in applications to soil class prediction.

Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos