Production of a Soil Map Associating Common Digital Soil Mapping Techniques with Hand Delineation of Soil Mapping Units

A produção de mapas pedológicos por meio de técnicas do mapeamento digital de solos (MDS) pode ser dificultada pela falta de mapas pedológicos tradicionais de referência. Nessas situações, o conhecimento tácito do mapeador pode ser usado para o delineamento manual das unidades de mapeamento (UMs) a partir de geração de um mapa de ocorrência de tipos de solos preditos pelo MDS. Os objetivos deste estudo foram avaliar e comparar mapas de solos gerados por dois métodos, um denominado “MDS direto”, em que foi gerado um mapa preditor de UMs com base no modelo estabelecido com informações provenientes de um mapa pedológico convencional de referência preexistente, e outro em que o modelo preditor foi estabelecido a partir do exame de atributos morfológicos de 193 perfis de solo para identificar os tipos de solos, gerando-se um mapa com a indicação de ocorrência de tipos de solos sobre o qual foi realizado o delineamento manual das UMs, com base em mudanças das feições da superfície do solo. As predições foram feitas usando árvores de classificação Simple Cart, correlacionando oito variáveis do terreno com a ocorrência de UMs identificadas com nomes de classes de solos do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. A acurácia dos mapas foi avaliada pela “verdade de campo” (verificação em campo do tipo de solo ocorrente e comparação com o previsto no mapa) e pela concordância dos mapas gerados com o mapa de referência. Quando avaliado pela “verdade de campo”, a acurácia do mapa gerado pelo método MDS direto foi de 74 %, enquanto a acurácia do mapa de MDS com delineamento manual foi de 79 %. Os dois métodos apresentaram resultados satisfatórios; o método que usou o delineamento manual e a identificação em alguns locais dos tipos de solo no campo apresentou a vantagem de não necessitar de mapas pedológicos de referência para o treinamento dos modelos preditores.The production of soil maps through digital soil mapping (DSM) techniques may be hampered due to the lack of traditional reference soil maps. In these situations, the tacit knowledge of the field soil scientist can be used for manual delineation of soil mapping units (MUs) based on generation of a map of occurrence of soil types predicted by DSM. The objective of this study was to evaluate and to compare soil maps generated by two methods. One method, called “direct DSM”, generates a map predicting soil MUs based on a model established with information from a traditional pedological reference map. The other established a predicting model through examination of morphological properties of 193 soil profiles for identification of soil types, generating a map that indicates the occurrence of soil types performed through manual delineation of MUs (based on changes in land surface features). Predictions were made using Simple Cart classification trees, correlating eight terrain variables with the occurrence of MUs identified by soil class names from the Brazilian Soil Classification System (Sistema Brasileiro de Classificação de Solos). The accuracy of the maps was evaluated based on “field truth” (field verification of the soil type and comparison with that predicted on the map) and by agreement between the prediction maps generated and the reference map. When evaluated by “field truth”, the accuracy of the map generated by the direct DSM method was 74 %, whereas the accuracy of the map generated by DSM with manual delineation was 79 %. Both methods showed satisfactory results, and the method with manual delineation and identification of soil types in some locations in the field had the advantage of not requiring reference soil maps for training prediction models

Expansão de mapas pedológicos para áreas fisiograficamente semelhantes por meio de mapeamento digital de solos

The objective of this work was to expand pedological maps by extrapolating existing soil maps to physiographically similar areas. Soil maps were used at the scale of 1:50,000, for the watersheds of the rivers Santo Cristo and Arroio Portão, in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, and the extrapolation was done using the “Simple Cart” decision tree algorithm, trained in the previously mapped areas. The watersheds were divided into two parts, one used for model training and the other for model validation. From the digital elevation model Aster-GDEM, seven maps of soil predicting variables in the landscape were generated. Sampling was random and performed with sampling density of three points per hectare. Model training was performed in the Weka software, and model accuracies were calculated using the error matrix. For both watersheds, the overallaccuracy of the predicted soil map was higher in the training area than in the validation area, and showed values of 50 and 54%. The maps produced by the predictive model showed acute differences in the spatial distribution of mapping units, compared with the original soil map, indicating that the used digital mapping technique has low effectivity for the extrapolation of pre-existing soil maps to other physiographically similar areas.O objetivo deste trabalho foi realizar a expansão de mapas pedológicos pela extrapolação de mapas preexistentes para áreas fisiograficamente semelhantes. Foram utilizados mapas de solos, em escala 1:50.000, das bacias hidrográficas dos rios Santo Cristo e Arroio Portão, no Rio Grande do Sul, e a extrapolação foi feita com uso do algoritmo de árvores de decisão “simple cart”, treinado nas áreas previamente mapeadas. As bacias foram divididas em duas partes, uma para o treinamento e outra para a validação do modelo. A partirdo modelo digital de elevação Aster-GDEM, foram gerados sete mapas de variáveis preditoras dos solos na paisagem. A amostragem de dados foi aleatória, com densidade de três pontos por hectare. O treinamento dos modelos foi realizado no programa Weka, e as acurácias foram calculadas a partir de matriz de erros. Para ambas as bacias, a acurácia geral do mapa de solos predito foi maior na área de treinamento do que na área de validação, a qual apresentou valores de 50 e 54%. Os mapas produzidos pelo modelo preditor apresentaramacentuada diferença na distribuição espacial das unidades de mapeamento, comparados com o mapa de solos original, indício de que a técnica de mapeamento digital utilizada é pouco eficiente para extrapolar mapas de solos preexistentes para outras áreas fisiograficamente semelhantes

A second planet transiting LTT 1445A and a determination of the masses of both worlds

K.H. acknowledges support from STFC grant ST/R000824/1.LTT 1445 is a hierarchical triple M-dwarf star system located at a distance of 6.86 pc. The primary star LTT 1445A (0.257 M⊙) is known to host the transiting planet LTT 1445Ab with an orbital period of 5.36 days, making it the second-closest known transiting exoplanet system, and the closest one for which the host is an M dwarf. Using Transiting Exoplanet Survey Satellite data, we present the discovery of a second planet in the LTT 1445 system, with an orbital period of 3.12 days. We combine radial-velocity measurements obtained from the five spectrographs, Echelle Spectrograph for Rocky Exoplanets and Stable Spectroscopic Observations, High Accuracy Radial Velocity Planet Searcher, High-Resolution Echelle Spectrometer, MAROON-X, and Planet Finder Spectrograph to establish that the new world also orbits LTT 1445A. We determine the mass and radius of LTT 1445Ab to be 2.87 ± 0.25 M⊕ and 1.304-0.060+0.067 R⊕, consistent with an Earth-like composition. For the newly discovered LTT 1445Ac, we measure a mass of 1.54-0.19+0.20 M⊕ and a minimum radius of 1.15 R⊕, but we cannot determine the radius directly as the signal-to-noise ratio of our light curve permits both grazing and nongrazing configurations. Using MEarth photometry and ground-based spectroscopy, we establish that star C (0.161 M⊙) is likely the source of the 1.4 day rotation period, and star B (0.215 M⊙) has a likely rotation period of 6.7 days. We estimate a probable rotation period of 85 days for LTT 1445A. Thus, this triple M-dwarf system appears to be in a special evolutionary stage where the most massive M dwarf has spun down, the intermediate mass M dwarf is in the process of spinning down, while the least massive stellar component has not yet begun to spin down.Publisher PDFPeer reviewe

Methodological tests for digital soil class mapping by using decision trees

O Mapeamento Digital de Solos (MDS) se utiliza de modelos quantitativos para inferir as variações espaciais e temporais dos solos. Embora venha sendo empregado mundialmente, o MDS ainda não apresenta uma padronização de métodos e materiais. O objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar o uso de diferentes metodologias e materiais para análise de dados e predição de ocorrência de classes de solos. Esta pesquisa é composta de uma revisão bibliográfica e de três estudos de predição de ocorrência de classes de solos utilizando técnicas do MDS. Na revisão bibliográfica é discutido e exemplificado o uso de algoritmos de árvores de decisão no MDS, sendo enfatizado o algoritmo CART (Classification And Regression Tree). No primeiro estudo, realizado no município de Dois Irmãos, foram avaliados e comparados os efeitos do uso de diferentes modelos digitais de elevação (MDE) sobre a capacidade preditiva dos modelos de predição de ocorrência de classes de solos. Os modelos preditores foram treinados com dados dos atributos do terreno derivados dos diferentes MDE e com informações de solos extraídas do mapa pedológico, na escala de 1:20.000. Os MDE com resolução espacial de 90 m possibilitaram gerar os modelos preditores mais acurados. Na bacia do Rio Santo Cristo, dois estudos foram desenvolvidos. No primeiro estudo realizado nesta bacia foi avaliado e comparado o uso de três esquemas de amostragem de dados para o treinamento dos modelos. A correlação foi gerada com dados de atributos do terreno e informações de solos oriundas de um mapa convencional de solos na escala de 1:50.000. Os esquemas de amostragem influenciaram na acurácia dos modelos preditores, sendo o modelo preditor treinado com dados da amostragem aleatória simples o mais acurado. No segundo estudo realizado para a bacia do Rio Santo Cristo, foi desenvolvido e avaliado um método que concilia o conhecimento pedológico às técnicas do MDS. Primeiramente, foi realizada a predição de ocorrência de classes de solos correlacionando atributos do terreno e a taxonomia de perfis de solos georreferenciados. Esta distribuição espacial das classes de solos foi utilizada para o pedólogo delinear manualmente as unidades de mapeamento de solos (UM). O mapa de UM gerado pelo método proposto apresentou valor da acurácia (avaliada pela verdade de campo) semelhante à de um mapa convencional de solos já existente. Assim, a associação do conhecimento do pedólogo à predição de classes de solo pelas técnicas do MDS demonstrou ser um método especialmente útil na falta de mapas pedológicos de referência para treinamento dos modelos preditores.The Digital soil mapping (DSM) is used to infer spatial and temporal variations of soil by using quantitative models. Although it has been used worldwide, DSM does not present standardized methods and materials. The objective of this study was to evaluate and compare the use of different methodologies and materials for data analysis and prediction of occurrence of soil class. This research consists of a scientific review and three studies of prediction of occurrence of soil class using DSM techniques. In the scientific review is discussed and exemplified the use of decision tree algorithms to generate predictive models of occurrence of soil class, being emphasized the CART algorithm (Classification And Regression Tree). In the first predictive study, performed in the Dois Irmãos county, were evaluated and compared the effects of using different digital elevation models (DEM) on the ability models to predict the occurrence of soils classes. The prediction models were trained with data from terrain attributes derived from different DEM and soils information extracted from soil map at scale 1:20,000. The DEM with 90 m spatial resolution made it possible to generate the predictive models most accurate. In the Rio Santo Cristo basin, two studies were developed. In the first study of this basin was evaluated and compared three data sampling schemes for training the models. The correlation was generated with data from terrain attributes and soil information derived from a conventional soil map at a scale of 1:50,000. The sampling scheme to influence the accuracy of predictive models, with the model predictor trained with data from simple random sampling was more accurate. In the second study for the Santo Cristo river basin, was developed and evaluated a method that reconciles the soil knowledge of MDS techniques. First, was performed the prediction of occurrence of soil types correlating terrain attributes and taxonomy of soil profiles georeferenced. This spatial distribution of soil classes was used by the pedologist for delineating soil mapping units (MU). The map of MU generated by the proposed method showed values of accuracy (assessed by ground truth) similar to that of a conventional map of existing soils. Therefore, the combination of the knowledge of pedologist the prediction of soil classes by MDS techniques proved to be a particularly useful method in the absence of soil maps of reference for training predictive models