SOIL SPECTRAL MAPPING AND ITS CORRELATION WITH THE TRADITIONAL METHODOLOGY

The use of remote sensing is increasing in agriculture and this raises questions about its efficiency over other usual methods. Thus, the purposes of this study were to compare methodologies for soil mapping, using field samplings and spectral data (from laboratory and from a simulated Landsat-TM), and to estimate their correlation. The soil samples were collected in a wetland with a great variety of soil classes. The distribution of soil classes in the maps was based on independence analysis by the Chi-square. Ten soil classes were determined in the study area, 6 in the first category level. The map of laboratory spectral data showed low correlation with conventional data. The map of spectral data that simulated wavelenghts corresponding the spectral bands of Landsat-TM sensor showed the same behavior of the previous map, with lower correlation with the conventional data. Thus, we verified that the mapping of paddy soils with spectral data shows low correlation with conventional data, however, still rather positive

Caracterização e comparação do comportamento espectral de atributos do solo obtidos por sensores orbitais (ASTER e TM) e terrestre (IRIS) Characterization and comparison of soil spectral response obtained from orbital

A utilização, cada vez maior, de informações obtidas por sensoriamento remoto para o estudo de solos torna necessária a avaliação do seu comportamento espectral e de seus atributos. Dessa forma, o presente trabalho objetiva caracterizar o comportamento espectral de atributos do solo a partir de dados obtidos pelo sensor ASTER e compará-lo com o sensor orbital TM-Landsat e terrestre IRIS. Para tanto, foram utilizados dados analíticos de solos da região de Rafard, (SP) e informações obtidas por sensores de satélite e terrestre. As informações foram alocadas sobre a imagem ASTER para a obtenção dos dados de reflectância. Posteriormente, as amostras foram agrupadas em classes para os atributos matéria orgânica, saturação por bases, ferro total e textura para os três sensores utilizados e, as respostas espectrais foram comparadas e caracterizadas. Concluiu-se que o sensor terrestre IRIS é o que melhor discrimina os atributos do solo por ter maior resolução espectral e as bandas dos sensores orbitais ASTER e TM apresentaram correlação negativa para os atributos matéria orgânica, ferro total e argila.AbstractThe increasing use of information obtained from remote sensing for soil science make it necessary the evaluation of soil spectral response and their attributes. The objective of this work was to characterize soil attributes spectral response from data obtained of ASTER sensor and compare with TM – Landsat orbital sensor and IRIS terrestrial sensor. For this, were used analytical data of soil from Rafard, (SP) and information obtained through satellite and terrestrial sensors. After that, the samples points were allocated over ASTER images to obtain de orbital reflectance data. Later, the samples were grouped in classes for organic matter, basis saturation, total iron and texture for all three sensors and the spectral response were compared and characterized. The conclusions are that IRIS terrestrial sensor is the best one for soil attributes discrimination due to its higher spectral resolution and the ASTER and TM orbital sensors bands presented a negative correlation for organic matter, total iron and texture

Análise discriminante dos solos por meio da resposta espectral no nível terrestre

The objective of this study was to develop and test a discrimination method for soil classes by their spectral response (SR), using a laboratory sensor. Spectral data were used to develop statistical model for discriminating soil classes in an area at the southwest of São Paulo State, Brazil. Discriminant equations were developed for 18 soil classes. The spectral data were obtained in superficial and subsuperficial soil samples in the study area, with a total of 370 samples. The samples were collected in 185 ha, with one borehole per ha. The results showed that soil classes can be separated and delimitated by discriminant analysis. The analysis presented a classification index higher than 80% for each soil class. The global classification index was 90.71%, when all soil classes were used to develop the model, and 93.44% when most individuals classes were used. The simulated statistical test was efficient in the discriminant analysis, presenting a classification index higher than 91%, with a global error of 8.8%. The analysis demonstrated a reduction of the model quality when applied for 20% sub-group of the samples with global error of 33.9%. The method helped in the soil classes discrimination by their spectral reflectance, based on their physical interaction with electromagnetic energy.O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para discriminação das classes de solos a partir de suas respostas espectrais, utilizando-se um sensor em laboratório. Os dados espectrais foram utilizados no desenvolvimento de modelos estatísticos para discriminar as classes de solos de uma área no sudoeste do Estado de São Paulo. Equações discriminantes foram desenvolvidas para as 18 classes. A resposta espectral foi obtida em amostras da porção superficial e da porção subsuperficial dos solos da área de estudo, num total de 370 amostras. As amostras foram coletadas em 185 ha, com uma tradagem por ha. Os resultados demonstraram que as classes de solos podem ser individualizadas e distinguidas pela análise discriminante. A análise registrou índices de acerto acima de 80% de determinação da classe de solo avaliada. O acerto global foi de 90,71% quando se utilizaram todas as classes para a geração dos modelos, e 93,44% quando se utilizaram as dez classes com maior número de indivíduos. O teste estatístico simulado mostrou-se eficiente na análise discriminante, com taxa média de acerto acima de 91%, com erro global de 8,8%. A análise demonstrou redução na qualidade do modelo quando aplicado para um subconjunto de 20% das amostras, com erro global de 33,9%. O método auxilia na discriminação de classes de solos pela sua reflectância, devido às interações físicas com a energia eletromagnética

Geoprocessamento na avaliação espacial de variáveis do solo da região de Rafard-SP

A classificação de um solo é dependente de uma série de fatores químicos, físicos, morfológicos, mineralógicos e topográficos. O entendimento da relação entre estas características auxilia no conhecimento da paisagem e no mapeamento. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi verificar a correlação entre classes de solos com informações de geologia, topografia e atributos do solo. Para tanto, foi montado em banco de dados com as informações de análises de solo, curvas de nível e geologia. Estas informações foram cruzadas para verificar a contribuição de cada uma no mapa de solos. Os dados de relevo foram obtidos a partir de um modelo digital do terreno e os de geologia e solo de mapas já existente da área. Concluiu-se que existe alta correlação entre atributos e classes de solo com a geologia da área. Isto sugere que é possível utilizar dados geológicos para delimitação inicial de classes de solos quando a geologia for o fator de formação com maior importância na diferenciação dos solos numa dada região.Soil classification depends on the union of a series of chemical, physical, morphological and topographic factors. The understanding of the relationship among these characteristics aids in the knowledge of the landscape and, consequently, in the mapping. This way, the objective of this work was to verify the spatial correlation among soil classes and information about geology, topography and soils attributes. For this, it was generated a data bank with information about soil analysis, contour lines and geology. This information was crossed to verify the contribution of each one on soil map. The relief data were obtained from digital elevation model and the geology from an existing map of the area. It was concluded that there is high correlation among soil attributes and among them with geology and soil map showing that is possible to use these information to delineate soil classes.Key words:

Tamanho ideal em grades de amostragem de solos para aplicação em taxa variável em manejo localizado

The importance of understanding spatial variability of soils is connected to crop management planning. This understanding makes it possible to treat soil not as a uniform, but a variable entity, and it enables site-specific management to increase production efficiency, which is the target of precision agriculture. Questions remain as the optimum soil sampling interval needed to make site-specific fertilizer recommendations in Brazil. The objectives of this study were: i) to evaluate the spatial variability of the main attributes that influence fertilization recommendations, using georeferenced soil samples arranged in grid patterns of different resolutions; ii) to compare the spatial maps generated with those obtained with the standard sampling of 1 sample ha-1, in order to verify the appropriateness of the spatial resolution. The attributes evaluated were phosphorus (P), potassium (K), organic matter (OM), base saturation (V%) and clay. Soil samples were collected in a 100 × 100 m georeferenced grid. Thinning was performed in order to create a grid with one sample every 2.07, 2.88, 3.75 and 7.20 ha. Geostatistical techniques, such as semivariogram and interpolation using kriging, were used to analyze the attributes at the different grid resolutions. This analysis was performed with the Vesper software package. The maps created by this method were compared using the kappa statistics. Additionally, correlation graphs were drawn by plotting the observed values against the estimated values using cross-validation. P, K and V%, a finer sampling resolution than the one using 1 sample ha-1 is required, while for OM and clay coarser resolutions of one sample every two and three hectares, respectively, may be acceptable.A importância de compreender a variabilidade espacial do solo está conectada ao planejamento do manejo das culturas. Este entendimento faz com que seja possível tratar o solo não como uma entidade uniforme, mas variável, e permite o gerenciamento de sítios específicos para aumentar a eficiência de produção, que é o objetivo da agricultura de precisão. Questões relacionadas com a otimização do intervalo de amostragem do solo se faz necessário para a realização das recomendações de adubações no Brasil. Os objetivos deste estudo foram: i) avaliar a variabilidade espacial dos principais atributos que influenciam as recomendações de adubação, usando amostras de solos georreferenciadas dispostas em padrões de grades de diferentes resoluções; ii) comparar os mapas espaciais gerados com o mapa padrão obtido com amostragem de 1 amostra ha-1, a fim de verificar a adequação da resolução espacial. Os atributos avaliados foram fósforo (P), potássio (K), matéria orgânica (MO), saturação por bases (V%) e argila. As amostras de solos foram coletadas numa grade de 100 × 100 m e georreferenciadas. Um desbaste foi realizado, criando-se uma grade com 1 amostra a cada 2,07, 2,88, 3,75 e 7,20 ha. Técnicas de geoestatística, como semivariograma e interpolação usando krigagem, foram utilizadas para analisar os atributos nas grades com diferentes resoluções. Esta análise foi realizada com o programa computacional Vesper. Os mapas criados por este método foram comparados utilizando-se a estatística kappa. Além disso, gráficos de correlação foram construídos plotando-se os valores observados pelos valores estimados utilizando-se a validação cruzada. Para P, K e V%, uma amostragem de resolução mais fina do que aquela usando 1 amostra ha-1 foi necessária, enquanto que para MO e argila, resoluções mais grosseiras de uma amostra ou dois em dois e três hectares, respectivamente, pode ser aceitável

Estimativas de perda de solo em ambiente SIG utilizando diferentes fontes de dados topográficosEstimates of soil loss in a GIS environment using different sources of topographic data

O estudo da erosão, por meio de ferramentas de geoprocessamento já é uma realidade, uma vez que minimiza o tempo necessário para se obterem dados para modelagem e tomada de decisão que ajudem na conservação dos solos e preservação ambiental. Contudo, a qualidade dos dados, bem como suas diversas características, como por exemplo as diversas resoluções de dados topográficos, devem ser observadas para que se encontrem valores de perda de solo que se aproximem ao máximo da realidade. O presente trabalho teve por objetivo avaliar a utilização de quatro fontes de dados altimétricos para se estimar a perda de solo em Sistemas de Informações Geográficas. As fontes de altimetria foram: carta planialtimétrica 1:10.000, carta planialtimétrica 1:50.000, modelo numérico de terreno Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER GDEM), modelo numérico de terreno Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), sendo o primeiro e segundo tomados como referência por representarem a superfície mais detalhadamente. Para tanto usou-se a Equação Universal da Perda de Solo Revisada programada no SIG/SPRING pela da Linguagem Espacial para Geoprocessamento Algébrico (LEGAL). Pode ser verificado que, dependendo do dado altimétrico utilizado, os valores estimados de perda de solo foram discrepantes em relação à referência, mostrando que, quando se utilizam sistemas SIG para previsão de erosão, deve-se indicar em qual escala se encontrou tal estimativa.Abstract The study of erosion through geoprocessing tools is already a reality, since it minimizes the time required to obtain data for modeling and decision-making in order to help soil conservation and environmental preservation. However, the quality of data as well as its various features, such as the various resolutions of topographic data, must be observed to find soil loss values that are accurate to reality. This study aimed to evaluate the use of four sources of elevation data to estimate soil loss in Geographic Information Systems (GIS). Sources of altimetry were: letter planialtimetric1: 10.000, planialtimetric letter 1: 50.000, numerical terrain model Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER GDEM), Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) terrain model number, the first and second taken as reference for representing the surface more precisely. Therefore, it was used the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) programmed in GIS/SPRING through GIS Spatial Language for Algebraic Geoprocessing. The results demonstrated that depending on the altimetry data used, the estimated values of soil loss can be discrepant regarding the reference data, showing that when using GIS systems for erosion prediction one should indicate at which scale such estimate was found

Mapeamento de áreas agrícolas na safra de verão a partir de imagens Landsat frente aos dados oficiais

O mapeamento das áreas agrícolas de uma determinada região é de fundamental importância, uma vez que se pode conhecer as condições das lavouras e inferir sobre produção e produtividade. O agronegócio exerce grande influência em diferentes setores da economia, tendo repercussões, também, sobre a dinâmica social. Assim, informações antecipadas sobre as condições das lavouras permitem ao governo e à diversas instituições ligadas ao agronegócio o planejamento de políticas de apoio à produção agrícola, levando à maximização dos lucros ou minimização de possíveis prejuízos. Nesse contexto, tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento assumem importância ímpar, já que podem monitorar, mapear e quantificar as áreas de produção agrícola. O bjetivou-se com o presente trabalho mapear as áreas agrícolas do município de Londrina em cinco safras de verão, confrontando os resultados obtidos com os dados oficiais. Foram utilizadas imagens Landsat 5 e 7 de cinco diferentes safras. Realizou-se o processamento digital e classificação do uso do solo das imagens por meio do software Spring e classificador Maxver, respectivamente. Os resultados obtidos apontaram baixa precisão da metodologia utilizada, de modo que houve grande superestimação dos dados em duas safras e subestimação dos dados em três safras. Conclui-se que a metodologia utilizada possui grande potencial de aplicabilidade desde que atendidos alguns pressupostos, como maior disponibilidade das imagens, melhoria na qualidade das imagens e disponibilização de dados oficiais seriados em safra de verão e inverno