O conhecimento detalhado sobre a distribuição espacial dos solos é fundamental para o monitoramento ambiental e gerenciamento da produção agrícola. Novas técnicas de modelagem espacial estão sendo utilizadas para melhor aproveitar os dados de solos existentes como a desagregação espacial dos polígonos a partir do refinamento das unidades de mapeamento combinadas em que dois ou mais tipos de solos estão representados. Este trabalho foi dividido em dois estudos. O estudo 1 teve como objetivo realizar a comparação de três algoritmos de árvores de decisão (AD) para predizer a ocorrência das unidades fisiográficas (UFs). Foram derivadas a partir do modelo digital de elevação (MDE) 12 variáveis ambientais utilizando o System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA GIS). Os algoritmos testados foram: J48, Simple Chart, BFTree. As ADs foram construídas no programa Weka 3.6.3. As acurácias obtidas usando os três algoritmos foram semelhantes, sendo que o J48 foi superior, mostrando-se útil para predizer a ocorrência de unidades fisiográficas. O estudo 2 teve como objetivo desagregar os polígonos do mapa fisiográfico para individualizar as classes de solos até o segundo nível categórico. Para realizar a desagregação do mapa fisiográfico foram utilizadas 3 variáveis ambientais preditoras, derivadas do MDE, sendo que o mapa de geoforma foi derivado utilizando um conjunto de programas chamado LandMapr toolkit©. Os limites das UFs, os mapas de elevação, declividade e geoforma foram submetidos a uma tabulação cruzada para identificar em cada UF as combinações existentes entre suas classes. O uso da desagregação possibilitou a individualização e a espacialização das classes de solos, sendo útil para a produção de mapas de solos mais detalhados. / Detailed knowledge about the spatial distribution of the soil is essential for environmental monitoring and management of agricultural production. New spatial modeling techniques have used to make better use of data from existing soils and the polygons spatial disaggregation from the refinement of combined mapping units. This work was is divided two studies. The study 1 aimed to carry out a comparison of three decision trees algorithms to predict the occurrence of physiographic units (UFs). The System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA GIS) was used to derive 12 environmental covariates from digital elevation model. Three algorithms were tested: J48, Simple Chart, BFTree. The program Weka 3.6.3 was used to built the decision trees. The accuracies obtained using the three algorithms were similar. The J48 accuracy was higher, proving to be useful to predict the occurrence of physiographic units. The study 2 aimed to disaggregate the physiographic map polygons, to individualize the soil classes by the second categorical level. Three environmental covariates were used to carry out the polygon disaggregation of physiographic unit map. The environmental covariates was derived from the MDE, and the map of geoforma was elaborated by a set of programs called LandMapr toolkit©. The limits of the UFs, maps of elevation, slope and geoforma underwent a cross-tab to identify existing combinations between classes, by each UF. The polygon disaggregation made possible the individualization and the spatialization of soils classes, being useful to production of more detailed soil maps.

Nas últimas décadas o Mapeamento Digital de Solos (MDS) está ganhando espaço devido ao aumento da disponibilidade de dados numéricos, entretanto algumas metodologias ainda precisam ser definidas, dentre elas, a densidade de amostras e as variáveis a serem utilizadas para a alimentação dos modelos. Assim, o objetivo deste trabalho foi testar diferentes densidades de amostragem, diferentes conjuntos de variáveis para avaliar a resposta dos modelos e, a partir disso, realizar a extrapolação de classes de solos em paisagens semelhantes. Esta tese é composta de três estudos que testam metodologias para a predição de ocorrência de classes de solos utilizando técnicas do MDS. No primeiro estudo, realizado nas bacias do Santo Cristo e do Lageado Grande foi testado o efeito de diferentes densidades de amostragens 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 do modelo digital de elevação e com informações de solos extraídas do mapa pedológico. De modo geral o aumento da densidade de amostragem resultou no aumento da concordância com os mapas de referências e no aumento do número de unidades de mapeamento preditas. No segundo estudo, realizado nas bacias do Santo Cristo e do Arroio Portão, foi testado o efeito de diferentes conjuntos de variáveis geomorfométricas sobre a capacidade preditiva dos modelos de predição de ocorrência de classes de solos. A partir do modelo digital de elevação foram geradas onze variáveis. As variáveis comprimento de fluxo, elevação do terreno e distância de rios foram as que mais influenciaram os resultados de acurácia e a quantidade de unidades de mapeamento preditas. O modelo gerado com somente as três variáveis gerou o modelo com resultados semelhantes ao modelo gerado com todas as variáveis. O terceiro estudo foi realizado em duas etapas. A primeira etapa foi realizada nas bacias do Santo Cristo e do Arroio Portão e a segunda nas bacias do Santo Cristo e na do Lageado Grande. Na primeira etapa dividiu-se as bacias em partes iguais, utilizando-se uma para o treinamento e a outra para a validação dos modelos. A acurácia foi maior na área de treinamento do que na área de validação, entretanto mostrou-se uma ferramenta interessante a ser utilizada para a elaboração de mapas. Na segunda etapa utilizou-se a bacia do Santo Cristo para o treinamento do modelo e a do Lageado Grande para a validação. Nesta fase os modelos não conseguiram gerar mapas com boas acurácias na área de validação. / In recent decades the digital soil mapping is gaining ground due to the increase of numerical data, but some methodologies have yet to be defined, among them, the density of sampling and the selection of attributes models training. The objective of this study was to evaluate the use of different methodologies and materials for data analysis and prediction of occurrence of soil classes. This thesis is composed of three studies testing methodologies for soil classes of occurrence of prediction using MDS techniques. In the first study, performed in the Santo Cristo and the Lageado Grande watersheds, it was tested the effect of different densities of samples on the capacity of models to predict the occurrence of soil classes. The predictive models were trained with data attributes derived from a digital terrain elevation model and information extracted from a legacy soil map. In general, the increase in sampling density resulted in an increase in accordance with the reference map and increase the number of predicted map units. In the second study, performed in the Santo Cristo and Arroio Portão watersheds, it was tested the effect of different sets of geomorphometric variables on the predictive ability of occurrence of prediction models of soil classes. From the digital elevation model were derivate eleven variables. The variables flow length, altitude and distance from rivers were the ones that more influenced the results of accuracy and number of predicted mapping units. The model generated with only this three variables generated the model with results similar to the model that used all variables. The third study was performed in two stages. The first step performed in the Santo Cristo and Arroio Portão watersheds, and the second in the Santo Cristo and Lageado Grande watersheds. In the first step the basins were divided into two equal parts using a part for model training and the other for model validation. The accuracy was greater in the training area than in the validation area; however the extrapolation to similar areas proved to be an interesting tool to be used for the preparation of maps. In the second step it was used the basin of the Santo Cristo for model training and the Lageado Grande for model validation. In this step the models were not able to generate maps with good accuracy in the validation area.

Dados de levantamentos convencionais de solos têm sido muito usados como entrada em mapeamento digital de solos (MDS), frequentemente sem considerar a qualidade original. O objetivo desta pesquisa foi avaliar metodologias e ferramentas de MDS para predizer classes de solo a partir de levantamentos existentes. Um conjunto diversificado de mapas convencionais foi caracterizado com indicadores computados a partir das unidades de mapeamento (UM) e da legenda. Um procedimento de desagregação foi testado em um mapa semidetalhado, definindo-se áreas típicas das classes por UM a partir do relatório de levantamento e expedições em campo. 10% delas foram empregadas para treinar uma árvore de decisão (AD) e predizer classes em toda a área, usando 21 covariáveis. A predição em locais não mapeados (extrapolação) foi avaliada em um mapa detalhado, no qual três subáreas representativas foram usadas para gerar pontos com duas densidades e dois esquemas de distribuição espacial. Os pontos foram usados para treinar uma AD e predizer ordens e subordens em áreas não amostradas, com duas resoluções espaciais e variação do número e combinação de covariáveis. A desagregação possibilitou incrementar consideravelmente o detalhamento do mapa convencional de solos, sem perda de acurácia. A extrapolação possibilitou mapear áreas não visitadas com alta resolução espacial e acurácia equivalente à área de referência, notadamente com amostragem aleatória estratificada. Em ambos, a acurácia foi limitada pela qualidade dos dados legados, em geral inferior à presumida, o que demonstra a necessidade de levá-la em conta ao desenvolver e calibrar modelos de predição em MDS. / Conventional soil survey data have been widely used as inputs for digital soil mapping (DSM), often without regard to their original quality. The objective of this research was to evaluate DSM methodologies and tools for predicting soil classes from existing soil surveys. A diversified set of conventional soil maps was charachterized with indicators computed from mapping units (MU) and legend. A disaggregation procedure was tested on a semidetailed soil map, by defining typical areas of soil classes in each MU based on the soil survey report and field work. 10% of these areas were employed to train a decision tree (DT) and to predict soil classes throughout the area using 21 soil covariates. The prediction in unmapped areas (extrapolation) was evaluated on a detailed soil map, for which three representative subareas were used to generate points using two sampling densities and two spatial distribution schemes. These sampling points were used to train a DT and then to predict soil orders and suborders at non sampled areas, using two spatial resolutions and varying number and combination of covariates. Disaggregation allowed to increase considerably the details of the conventional soil map, without loss of accuracy. Extrapolation allowed mapping non visited areas with high spatial resolution and accuracy equivalent to the reference area, especially with stratified random sampling. In both cases, accuracy was limited by the quality of legacy soil data, in general lower than presumed, what demonstrates the need to take it into account when building and calibrating prediction models in DSM.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2015. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2015-05-06T18:17:14Z No. of bitstreams: 1 2015_GervasioBarbosaSoaresNeto.pdf: 16276086 bytes, checksum: 022cde3f1e42c068a5df8d4aca1dc396 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2015-05-07T15:08:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_GervasioBarbosaSoaresNeto.pdf: 16276086 bytes, checksum: 022cde3f1e42c068a5df8d4aca1dc396 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-07T15:08:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_GervasioBarbosaSoaresNeto.pdf: 16276086 bytes, checksum: 022cde3f1e42c068a5df8d4aca1dc396 (MD5) / O mapa é uma das formas mais antigas de expressão cultural, acompanhando o processo evolutivo do ser humano. Ultimamente, os mapas digitais de representação da superfície terrestre tomaram o lugar dos formatos físicos. A representação digital do relevo permite o desenvolvimento de modelos de classificação a partir de dados morfométricos. Neste contexto, o objetivo geral dessa Tese é o desenvolvimento de um método de mapeamento de unidades básicas de relevo (UBR) a partir de métricas hipsométricas e clinográficas. A metodologia desenvolvida baseia-se na integração booleana de classes de amplitude altimétrica e de declividade de um modelo digital de elevação. A escolha desses dois parâmetros morfométricos relaciona-se com a primeira percepção da superfície terrestre, que define padrões altimétricos e de inclinação da paisagem. Os intervalos hipsométricos e de declividade são definidos a partir das curvas que relacionam as amplitudes altimétricas e as variações de declividade com a frequência em área de ocorrência dessas variáveis. Os pontos de inflexão e de máxima hipsométricas (Hif e Hmax) e inflexão clinográfica (Cif e Cmax) destas curvas determinam os limites dos intervalos. Os resultados obtidos mostram que as bacias testadas em diferentes regiões do Brasil com diferentes padrões de relevo apresentam UBR que se relacionam com características estruturais da paisagem. A escala do mapa de UBR depende da ordem da bacia e da resolução do dado de entrada. Os estudos mostraram que a escala de 1:100.000 foi obtida com o nível 5 de ottobacia para os dados SRTM- 90. O estudo de caso mostrou a coerência das UBR na bacia do São Bartolomeu, no Planalto Central, com o mapa geomorfológico da Empresa Brasileira de Agropecuária (Embrapa) disponível nessa escala. O nível 4 de ottobacia testado para a Depressão Periférica e o Mar de Morros do estado de São Paulo, além da Planície do Pantanal Matogrossense, mostraram coerência com os mapas geomorfológicos na escala 1:500.000 do Programa Geodiversidade do Serviço Geológico do Brasil (CPRM). O método proposto de delimitação das UBR, além de simples e replicável, aumenta a capacidade de realizar mapeamentos em larga escala e de forma mais rápida. A obtenção do mapa de UBR para a bacia do São Bartolomeu necessitou apenas duas horas de trabalho, enquanto que o método da interpretação da composição colorida do relevo utilizado no mapa da Embrapa obrigou um trabalho de centenas de horas do analista, sempre com a desvantagem da subjetividade. Dessa forma, o método proposto tem o potencial de ser utilizado amplamente em regiões tropicais como uma das etapas de mapeamentos geomorfológicos sistemáticos. / The map is one of the oldest forms of cultural expression, following the human evolutionary process. Recently, digital map representation of the earth's surface have replaced the physical formats. The landform digital representation allows the development of classification models from morphometric data. In this context, the general objective of this thesis is the development of a mapping method of landform main units (LMU) from hypsometric and clinographic metrics. The methodology is based on Boolean integration altimetry and slope range classes of a digital elevation model. The choice of these two morphometric parameters is related to our first perception of the earth's surface defining altimetry patterns and landscape slope. The hypsometric and slope intervals are defined from the curves that relate the altimetric amplitude and slope variations with the frequency area of these variables occurrence. The turning points and maximum hypsometric (Hif and Hmax) and clinographic inflection (Cif and Cmax) of these curves determine the limits of the range classes. The results show that the basins tested in different regions of Brazil with different relief patterns have LMU that relate to structural features of the landscape. The scale of LMU map depends on the basin order and the resolution of the input data. Studies have shown that the scale of 1:100,000 was obtained with 5 level ottobasin for SRTM-90 data. The case study showed the consistency of LMU in the São Bartolomeu basin in the Central Plateau, with the geomorphological map of Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) available on this scale. The 4 level ottobasin tested for Peripheral Depression, the Sea Hills of São Paulo and the Mato Grosso Pantanal Plain, were consistent with the geomorphological maps at 1:500,000 from the Geodiversity Program of Brazilian Geological Survey (CPRM). The proposed method of LMU delimitation as well as simple and replicable increases the ability to perform faster and large-scale geomorphological mapping. The LMU map of the São Bartolomeu basin needed only two hours work, while the method of color composite landform interpretation used in the map of Embrapa required hundreds hours work, always with of the subjectivity disadvantage. Thus, the proposed method has the potential to be used widely in tropical regions as one-step of systematic geomorphological mappings.

Dados de levantamentos convencionais de solos têm sido muito usados como entrada em mapeamento digital de solos (MDS), frequentemente sem considerar a qualidade original. O objetivo desta pesquisa foi avaliar metodologias e ferramentas de MDS para predizer classes de solo a partir de levantamentos existentes. Um conjunto diversificado de mapas convencionais foi caracterizado com indicadores computados a partir das unidades de mapeamento (UM) e da legenda. Um procedimento de desagregação foi testado em um mapa semidetalhado, definindo-se áreas típicas das classes por UM a partir do relatório de levantamento e expedições em campo. 10% delas foram empregadas para treinar uma árvore de decisão (AD) e predizer classes em toda a área, usando 21 covariáveis. A predição em locais não mapeados (extrapolação) foi avaliada em um mapa detalhado, no qual três subáreas representativas foram usadas para gerar pontos com duas densidades e dois esquemas de distribuição espacial. Os pontos foram usados para treinar uma AD e predizer ordens e subordens em áreas não amostradas, com duas resoluções espaciais e variação do número e combinação de covariáveis. A desagregação possibilitou incrementar consideravelmente o detalhamento do mapa convencional de solos, sem perda de acurácia. A extrapolação possibilitou mapear áreas não visitadas com alta resolução espacial e acurácia equivalente à área de referência, notadamente com amostragem aleatória estratificada. Em ambos, a acurácia foi limitada pela qualidade dos dados legados, em geral inferior à presumida, o que demonstra a necessidade de levá-la em conta ao desenvolver e calibrar modelos de predição em MDS. / Conventional soil survey data have been widely used as inputs for digital soil mapping (DSM), often without regard to their original quality. The objective of this research was to evaluate DSM methodologies and tools for predicting soil classes from existing soil surveys. A diversified set of conventional soil maps was charachterized with indicators computed from mapping units (MU) and legend. A disaggregation procedure was tested on a semidetailed soil map, by defining typical areas of soil classes in each MU based on the soil survey report and field work. 10% of these areas were employed to train a decision tree (DT) and to predict soil classes throughout the area using 21 soil covariates. The prediction in unmapped areas (extrapolation) was evaluated on a detailed soil map, for which three representative subareas were used to generate points using two sampling densities and two spatial distribution schemes. These sampling points were used to train a DT and then to predict soil orders and suborders at non sampled areas, using two spatial resolutions and varying number and combination of covariates. Disaggregation allowed to increase considerably the details of the conventional soil map, without loss of accuracy. Extrapolation allowed mapping non visited areas with high spatial resolution and accuracy equivalent to the reference area, especially with stratified random sampling. In both cases, accuracy was limited by the quality of legacy soil data, in general lower than presumed, what demonstrates the need to take it into account when building and calibrating prediction models in DSM.

Orientador: Marcelo Nicoletti Fanchin / Banca: Jackson Paul Matsuura / Banca: José Alfredo Covolan Ulson / Resumo: A proposta deste trabalho é dotar um robô móvel com a capacidade de mapear e se localizar no ambiente simultaneamente onde tal problema é conhecido na literatura clássica como SLAM (Simultaneous Localizaton and Mapping). Para operar, o robô deve ser capaz de manter uma estimativa da sua posição com base nos sensores embarcados veículo, adquirir e utilizar conhecimento sobre o mundo ao seu redor, possuir a habilidade de reconhecer obstáculos, e responder em tempo real as situações que possam ocorrer neste ambiente. Este trabalho propõe também a utilização de um sensor de ultra-som com varredura frontal de 180 graus, para detecção de landmarks (marcos) naturais em um ambiente interno para construção do mapa na memória do sistema de controle do robô. As informações do deslocamento do robô são fornecidas pelo sistema de odometria com encoder. Essas informações de deslocamento do robô a distância dos landmarks são combinadas através da aplicação do Filtro de Kalman Estendido (EKF), para o cálculode posição e orientação estimados do robô bem como a posição estimada dos landmarks (mapa). Trata-se de um trabalho com resultados preliminares, que tem como contribuição específica realizar a tarefa de localização e mapeamento simultaneamente (SLAM) usando um sensor de ultra-som rotativo. São apresentados também os resultados de simulação da técnica de localização e mapeamento simultâneo usando o Filtro de Kalman Estendido (EKT) e complementadas com avaliações experimentais em ambiente reais, aplicado a um robô móvel trabalhando como um transportador de materiais automatizado no chão de fábrica. Discussões são apresentadas sobre os sensores usados, a complexidade computacional, a associação de dados e a modelagem e controle do robô móvel / Abstract: The purpose of this paper is to provide a mobile robot with the ability to simultaneously map and locate the environment. This problem is know in classical literature as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). To operate, the robot must be able to maintain an estimation of its position based on sensors attached to the vehicle, acquire and use knowledge about the world around it, have the ability to recognize obstacles and respond in real time situations that may occur in this environment. This paper also proposes the use of an ultrasonic sensor to scan an angle of 180 degrees, for detection of landmarks in a natural environment in order to build the internal map inside the robot's controller memory. The displacement information is provided by the robot odometry system with encoder. This information is combined through the application of Extended Kalmar filter (EKT). This is a preliminary work, which has the specific contribution the task of locating and mapping simultaneously (SLAM) using a rotating ultrasonic sensor. There is also presented the simulation of the technique of simultaneous localization and mapping using the extended Kalman filter (EKT) in addition of experimental evaluations in real environment, applied to a mobile robot working as an automated carried materials on the factory floor. Discussions are presented on the used sensors, the computational complexity, data combination and modeling and control of mobile robot / Mestre

Mapas de solos frequentemente contém unidades de mapeamento combinadas, onde duas ou mais classes estão agrupadas, sendo que a distribuição espacial destas classes de solo dentro da unidade de mapeamento não é representada no mapa. Por meio das informações contidas em levantamentos de solos e do uso de ferramentas de Mapeamento Digital de Solos, é possível prever onde cada uma dessas classes se localiza. Baseado nisso, o objetivo desse estudo foi aumentar o detalhamento do mapa de solos de Porto Alegre a partir da desagregação de unidades de mapeamento combinadas e da predição da localização espacial das classes de solos. O mapa original de solos, com escala efetiva de 1:114.000, foi correlacionado com mapas de variáveis do terreno. Foram estabelecidas relações entre as variáveis e a ocorrência de solos dentro de cada unidade de mapeamento, considerando-se como referência 1) o mapa original de solos e 2) o mapa acrescido de 72 perfis de solos georreferenciados, a partir das quais foram elaboradas regras que definem a relação solo-paisagem. Estas regras foram utilizadas para treinar modelos de predição da ocorrência de solos, possibilitando a geração de mapas de solos. A avaliação da acurácia dos dois mapas preditos foi feita pela comparação com perfis de solos. Os resultados demonstraram que a metodologia utilizando os perfis de solos além do mapa de referência melhorou a acurácia do mapa predito em relação ao uso somente do mapa, passando de 72 para 81% de acertos. As maiores acurácias de predição foram constatadas quando prevendo a ocorrência de Neossolos, seguido dos Argissolos. A desagregação das unidades de mapeamento produziu um mapa com maior detalhamento, tendo a escala efetiva do mapa sido aumentada para 1:25.000, dessa forma fornecendo informações mais adequadas ao gerenciamento territorial municipal. / Soil maps often contain combined map units, where two or more soil classes are grouped, and the spatial distribution of these soil classes within the map unit is not represented on the map. By means of the information contained in soil surveys and the use of Digital Soil Mapping tools, it is possible to predict where each class is located. Based on this, the aim of this study was to improve the Porto Alegre Municipality Soil Map through the disaggregation of combined map units and the prediction of the soil classes spatial location. The original soil map, with an effective scale of 1:114,000, was correlated with maps of terrain variables. Relationships were established between the variables and the occurrence of soils within each mapping unit, considering as reference 1) the original soil map and 2) the map plus 72 geo-referenced soil profiles, from which rules that define the soil-landscape relationship were elaborated. These rules were used to train prediction models of soil occurrence, allowing the production of soil maps. The accuracy assessment of the two predicted maps was made by comparison with soil profiles. The results showed that the methodology using the soil profiles in addition to the reference map improved the accuracy of the predicted map in relation to the use of the map alone, increasing the accuracy from 72 to 81%. The highest prediction accuracy was found when predicting the occurrence of Entisols, followed by Ultisols. The disaggregation of the mapping units produced a map with greater detail, with the effective scale of the map increased to 1:25,000, thus providing more adequate information to the Municipality territorial management.

O mapeamento digital tem se tornado uma das mais importantes ferramentas na predição e mapeamento de solos. Apesar de sua importância, é ainda pouco difundido no Brasil, principalmente na predição e mapeamento de atributos de solo. O objetivo desta tese foi apresentar e avaliar diferentes modelos que podem ser utilizados no mapeamento digital de atributos de solo. Primeiramente foram discutidos e analisados diferentes modelos empíricos e, em sequência, também foram avaliados modelos mecanísticos. Dois estudos foram apresentados, um envolvendo um modelo empírico para predição e mapeamento de concentração e estoque de carbono no solo e outro utilizando modelos mecanísticos para predição de profundidade do solo e sua alteração com o tempo, em diferentes posições da paisagem. Os estudos foram aplicados no Vale dos Vinhedos, RS. Ambos modelos apresentaram validação satisfatória e capacidade de mapear atributos de solos. O modelo empírico apresentou maior dependência em relação aos dados de campo e seus resultados variaram de acordo com o método escolhido e o número e representatividade amostral. O modelo mecanístico se mostrou complexo e importante para identificar tendências de distribuição do atributo mapeado (profundidade do solo), apesar da impossibilidade de modelar todos os fenômenos envolvidos durante a pedogênese. Também apresentou menor dependência das condições amostrais e condições para melhor compreensão do comportamento dos elementos envolvidos durante os fenômenos naturais de pedogênese. Ambos modelos podem ser utilizados no mapeamento digital de solos, considerando as suas vantagens e respeitando as limitações de cada técnica utilizada. / The digital mapping has become one of the most important tools on soil predicting and mapping. Although the importance, it is still a poorly disseminated methodology in Brazil, mainly when applied in soil attributes prediction and mapping. This thesis aimed to present and evaluate different models that can be used in digital mapping of soil attributes. Firstly, different techniques from empirical models to predict and map were discussed. In sequence, techniques from mechanistic models were also evaluated. Two studies were presented. The first study involved an empirical model to predict and map soil organic carbon content and stocks. The second used a mechanistic model to predict soil thickness and its variation over time in different landscape positions. The studies were conducted in Vale dos Vinhedos, RS, Brazil. Both models performance were considered satisfactory and able to map soil attributes. The empirical models depended from soil samples and results varied conform the method chosen, the soil samples number and representativity. The mechanistic models showed complexity and it was important to identify soil thickness tendencies, despite the impossibility to model all the phenomena involved during the pedogenesis. It was less dependent from soil samples and allowed a better understanding about the elements behavior involved. Both models can be used in digital mapping of soil attributes, considering their advantages and respecting each technique limitations.

Orientador : Prof. Dr. Eduardo Vedor de Paula / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Geografia. Defesa: Curitiba, 18/04/2016 / Inclui referências : fls. 135-141 / Área de concentração : Espaço, sociedade e ambiente / Resumo: Os Mapeamentos Pedológicos Digitais (MDS), também conhecidos como Pedometria, tem se destacado pela possibilidade do estabelecimento de diversas relações entre os atributos topográficos do relevo derivados de um Modelo Digital do Terreno (MDT) juntamente com conhecimentos de Geomorfologia, Pedologia, Estatística e Geoprocessamento. Neste contexto pretendeu-se com o presente trabalho a realização o mapeamento pedológico digital com a utilização de atributos topográficos, em escala 1:25.000, nas bacias hidrográficas dos rios Tagaçaba, Serra Negra e Guaraqueçaba, localizadas no município de Guaraqueçaba. Para tanto se utilizou do método da Tabulação Cruzada dos atributos topográficos e uma área de referência (AR). A área de referência corresponde à Reserva Natural Papagaio-da-cararoxa, cujo mapeamento pedológico detalhado em escala 1:25.000. Os procedimentos adotados seguiram três etapas principais: a) obtenção do MDT e cálculo dos atributos topográficos primários (hipsometria, declividade, perfil de curvatura, plano de curvatura) e secundários (índice topográfico de umidade, índice de corrente de máximo fluxo e índice de capacidade de transporte de sedimentos); b) análise morfométrica e inclusão das variáveis de material de origem (geologia) e vegetação; c) definição das regras de classificação da área de referência. A partir destas etapas foi realizada a Tabulação Cruzada dos atributos topográficos, geologia e vegetação, que resultou em cinco grupos pedológicos: Grupo 1 - Solos de Influência Fluviomarinha; Grupo 2 - Solos Hidromórficos das Planícies Aluviais; Grupo 3 - Solos Oxidados; Grupo 4 - Solos Rasos. De acordo com o índice de Exatidão Global a concordância entre o mapeamento de referência e o mapeamento preditivo foi de 82,21%, e por meio da matriz de erros foi possível identificar que o grupo pedológico que apresentou maior índice de Exatidão pelo Produtor (UP) foi o Grupo 1 - Solos de Influência Fluviomarinha (95,60%) e o menor índice foi apresentado pelo Grupo 4 - Solos Rasos (47,80%). Diante dos resultados obtidos, a etapa seguinte consistiu na extrapolação das regras de classificação da área de referência para toda a área de estudo, que corresponde às bacias hidrográficas anteriormente citadas, e checagem de campo. Os resultados foram satisfatórios de acordo com os objetivos propostos neste trabalho. Ressalta-se que o mapeamento gerado, ainda que preditivo, possui potencial de aplicação no subsídio de análises para planejamento e gestão ambiental do território, tal como o Plano de Manejo da APA de Guaraqueçaba-PR, que se encontra em elaboração. Palavras-chave: Pedometria, Atributos Topográficos, Mapeamento Digital de Solos, Tabulação Cruzada, Modelo Digital do Terreno. / Abstract: In the absence of pedological information of the Guaraqueçaba region - Paraná, this study intended to create a predictive pedometric mapping, in the scale 1:25,000, of the hydrographic basins of the Tagaçaba, Serra Negra and Guaraqueçaba rivers, all located in the city of Guaraqueçaba. To do so, a cross-tabulation method using topographical attributes of a Reference Area (RA) was used. The RA corresponds to the Natural Reserve of the Red Amazon Parrot, which has a detailed pedological mapping made in the scale 1:25,000. The adopted procedures followed three steps: a) obtaining the DTM andprimary topographic attributes' calculations (hypsometry, declivity, curvature profile and plan) and secondary (topographic humidity index, maximal stream flux and sediment transportation ability); b) morphometric analysis and inclusion of the soil genesis variable (geology) and vegetation; c) definition of the reference area classification rules. After this point a cross tabulation of the geological, vegetation topographical attributes was made, which resulted in five pedological groups: Group 1 - Fluviomarine soils; Group 2 - Flood plain hydromorphic soils; Group 3 - Oxidized soils; Group 4 - Shallow soils. According to the Global Accuracy index, the conformity between the reference and the predictive mappings was of 82.21%, and through the Error Matrix it was possible to identify that the pedological group that showed the highest index by the Producer's Accuracy (PA) was the Group 1 - Fluviomarine soils (97.93%), and the smallest index was in the Group 4 - Shallow soils (47,80%). After the obtained results, the next step consisted in extrapolating the classification rules of the RA to the whole study area, which corresponds to the aforementioned river basins; then a subsequent field work was made. The results were satisfactory according to the proposed objectives of this study. It is also noticeable that the resulting outcome of the mapping process, even if it is a predictive one, still has applicability to base analysis of environmental management and planning studies, such as the management plan of the Environmental Protection Area of Guaraqueçaba, which is currently being developed. Keywords: Pedometry, Topographical Attributes, Digital Soil Mapping, Crosstabulation, Digital Terrain Model.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T16:42:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 275397.pdf: 4046392 bytes, checksum: 4d62fd51329b791acae74a31bd2b9a53 (MD5) / A aplicação das imagens orbitais de alta resolução ao mapeamento vem se intensificando nos últimos anos. No entanto, a utilização sem critérios dessas imagens pode gerar produtos sem a qualidade e confiabilidade esperadas para o mapeamento urbano. O presente estudo avalia a aplicação de uma imagem do Sistema Quickbird à Cartografia Urbana, em uma área com relevo pouco acidentado, considerando-se quatro cenários de correção geométrica e a capacidade de extração de informações para a geração de cartas em escalas maiores que 1:10.000. Os dois primeiros cenários analisam a aplicação da Transformação Polinomial 2D, com diferentes quantidades de pontos de controle. Os dois cenários seguintes analisam a aplicação das Funções Polinomiais Racionais 3D, utilizando-se as mesmas quantidades de pontos de controle das correções bidimensionais. Do ponto de vista geométrico, as imagens corrigidas bidimensionalmente atenderam à escala de 1:5.000, enquadradas pelo PEC como de classe B, independentemente do número de pontos de controle utilizados. Já as imagens ortoretificadas foram enquadradas na classe A para a escala de 1:4.000, independentemente do número de pontos de controle. Quanto à extração de informações, foram analisadas as diversas limitações da imagem, como resolução espacial, distorções radiométricas, respostas espectrais similares, encobrimento de alvos pela vegetação, sombras etc. / The application of high-resolution imagery for the mapping has been intensifying over the years. However, the using without criteria of these images can generate products without the quality and reliability expected to the urban maps. This study aims to evaluate the application of an image of Quickbird System to the Urban Cartography, in an area with little rugged relief, considering four different scenarios of geometric correction and the ability to extraction of information to generate maps at scales greater than 1:10.000. The first two scenarios examine the application of Polynomial Transform 2D, with different amounts of control points. The two following scenarios examine the application of Rational Polynomial Functions 3D, using the same amounts of control points implemented in the first two sets of correction. With regard to geometry, the images corrected with the two-dimensional model attended the scale of 1:5.000, placed by the PEC in the B class, independently of the number of control points used. The orthorectified images were placed in Class A for the scale of 1:4000, independently of the number of control points. Considering the extraction of information, it was analyzed the various limitations of the image, such as spatial resolution, radiometric distortions, similar spectral responses, masking targets by vegetation, shadows etc.