MAPEAMENTO DAS UNIDADES GEOMORFOLÓGICAS DA PLANÍCIE COSTEIRA DO ESTADO DO PIAUÍ.

Este artigo apresenta os resultados do mapeamento das unidades geomorfológicas da planície costeira piauiense. O mapeamento levou em consideração as relações e a integração dos fatores estruturais, litológicos, climáticos, pedológicos e morfodinâmicos, a partir da classificação taxonômica estabelecida pelo IBGE (2009) e técnicas de sensoriamento remoto (FLORENZANO, 2008). Foram identificadas 8 Unidades Geomorfológicas, compartimentadas quanto às suas formas de acumulação (A) e dissecação (D)

MAPEAMENTO GEOMORFOLÓGICO DO MUNICÍPIO DE CAMPO LARGO DO PIAUÍ, PIAUÍ.

O artigo tem como objetivo mapear e classificar as unidades de relevo do município de Campo Largo, PI, localizado na microrregião do Baixo Parnaíba. Para o estudo foram utilizadas imagens óticas do Landsat OLI 8, folhas topográficas e modelo digital de elevação SRTM-TOPODATA. Identificando sete unidades: os terraços e planícies fluviolacustres, os depósitos coluviais e lacustres, os agrupamentos de mesas, as mesas, os tabuleiros, os vales associados às mesas e os vales associados aos tabuleiros

FRAGILIDADE CLIMÁTICA E MORFOPEDOLÓGICA EM UNIDADES GEOAMBIENTAIS DO PARQUE NACIONAL DA SERRA DA CAPIVARA E ENTORNO, PIAUÍ, BRASIL

O trabalho objetiva o mapeamento de unidades ambientais, no PNSC - PI com posterior avaliação de suas fragilidades, considerando os aspectos climáticos, morfológicos e pedológicos. As unidades de maior fragilidade climática foram: as mesas e mesetas e as superfícies dissecadas em estreitos interflúvios do riacho Toca da Onça. As Superfícies Dissecadas em Estreitos Interflúvios dos Riachos Toca da Onça e Baixa do Lima são as mais frágeis morfopedologicamente

GEOMORFOLOGIA E ADEQUABILIDADE DO USO AGRÍCOLA DAS TERRAS NO SERTÃO CENTRAL DO CEARÁ

O presente trabalho tem como objetivo fazer uma avaliação do uso das terras do Sertão Central do Ceará, levando em consideração a adequabilidade agrícola e o relevo. Os resultados apresentados são fruto das análises dos mapas de adequabilidade e de geomorfologia da área. A maior parte da área de estudo encontra-se subutilizada ou com uso adequado, devido aos solos com maior capacidade de suporte utilizados com pastagem ou vegetação nativa e as áreas mais frágeis com vegetação nativa

Predição De Classes De Solo Por Mineração De Dados Em área Da Bacia Sedimentar Do São Francisco

The objective of this work was to evaluate different strategies for the prediction of soil class distribution on digital soil maps of areas without reference data, in the sedimentary basin of San Francisco, in the north of the state of Minas Gerais, Brazil. The strategies included: Taxonomic generalization, training by field observations, training set expansion, and the use of different data mining algorithms. Four matrices were developed, differentiated by the volume of data for machine learning and by soil taxonomic levels to be predicted. The performance of the machine learning algorithms-Random Forest, J48, and MLP-, associated with discretization, class balancing, variable selection, and expansion of the training set was evaluated. Class balancing, variable discretization by equal frequencies, and the Random Forest algorithm showed the best performances. The representativeness extension of field observations, that assumes a larger training area, brought no predictive gain. Soil taxonomic generalization to the suborder level reduces the fragmentation of mapped polygons and improves the accuracy of digital soil maps. When generated by training on in situ soil observations at the mapping area, digital soil maps are as accurate as those trained on preexistent maps.5191396140