Submitted by Claudia Rocha (claudia.rocha@udesc.br) on 2018-03-08T12:44:50Z No. of bitstreams: 1 PGCS17MA159.pdf: 5049867 bytes, checksum: 6d34f91f61e1e07b1998c6ac3f8d5b62 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-08T12:44:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGCS17MA159.pdf: 5049867 bytes, checksum: 6d34f91f61e1e07b1998c6ac3f8d5b62 (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Capes / In the municipality of Vacaria/RS most of the soils are developed from basalt, with predominance of the Latossolos and to a lesser extent the Nitossolos, which have a clayey texture to a very clayey throughout the profile. However, in the western part of the municipality, there is an expressive area where soils with superficial horizons with high sand contents predominate, being an unusual feature, since there is no indication in the literature of the presence of sandstones, nor of Holocene sandy deposits in the region. The aim of this study was to identify, physical and chemical characterization, classification and mapping of sandy soils occurrence areas in Vacaria/RS, using spectroradiometry tools and geoprocessing software. The study area was delimited based on observation points obtained in the field and corresponded to an area of 540 Km². From this, one hundred collection points were selected for physical, chemical, spectral and morphological analyzes in the superficial horizons, in addition to six representative profiles for complete description and classification. The collects were concentrated in areas where soils presented higher sand contents, and also in areas bordering them where soils have a clayey texture. The spectral analyzes were efficient to distinguish the soils based on the sand and iron contents extracted by dithionite-citrate-sodium bicarbonate, it demonstrates that spectroradiometry is a tool that can be used in a complementary way in soil survey and reduces operating costs. The predominance of Latossolos Brunos occurred in most of the area where soils presented texture with greater amount of sand. In the vicinity of these predominate Latossolos Vermelhos and Vermelho-Amarelos with brownish superficial horizons. Based on the survey carried out, the area that presents soils with textured characteristics differentiated from those typical of the studied region. The results obtained complement the existing knowledge about the soils of the region and the delimitation of the area of occurrence seeks to support future works related to the genesis, use, management and conservation of the soils with sandy surface horizon in Vacaria/RS / No município de Vacaria/RS a maioria dos solos são desenvolvidos de basalto, com predomínio dos Latossolos e em menor extensão os Nitossolos, com textura argilosa a muita argilosa em todo o perfil. Entretanto, na região oeste do município ocorrem solos com horizontes superficiais com altos teores de areia, sendo esta uma característica incomum, uma vez que não consta na literatura indicações da presença de arenitos, e tampouco de depósitos arenosos holocênicos na região. Com este estudo objetivou-se identificar, caracterizar física e quimicamente, classificar taxonomicamente e mapear a área de ocorrência de solos com altos teores de areia em Vacaria/RS, utilizando ferramentas de espectrorradiometria e softwares de geoprocessamento. A área de estudo foi delimitada com base em pontos de observação obtidos a campo e correspondeu a uma área de 540 km2. A partir disso foram selecionados cem pontos de coleta para análises físicas, químicas, espectrais e morfológicas, nos horizontes superficiais, além de seis perfis representativos para descrição completa e classificação. As coletas concentraram-se na região de solos com os maiores teores de areia e em zonas limítrofes a estes onde os solos apresentam textura argilosa. As análises espectrais foram eficientes para distinguir os solos com base nos teores de areia e ferro extraído por ditionito-citrato-bicarbonato de sódio, demonstrando que a radiometria pode ser utilizada em levantamento de solos para reduzir os custos operacionais. Nas áreas onde os solos apresentam os maiores teores de areia na camada superficial predominaram os Latossolos Bruno, enquanto nas adjacências, predominam os Latossolos Vermelhos e Vermelho-Amarelo com horizontes superficiais mais brunados. Com base no levantamento realizado, a área avaliada apresenta solos com características texturais diferenciadas daqueles característicos da região estudada. Os resultados obtidos complementam o conhecimento existente sobre os solos da região e a delimitação da área de ocorrência deve apoiar futuros trabalhos relacionados à gênese, uso, manejo e conservação dos solos com altos teores de areia em Vacaria/RS

Submitted by RAFAEL GONÇALVES PELUCO null (rgpeluco@hotmail.com) on 2016-12-14T23:42:11Z No. of bitstreams: 1 TESE_RAFAEL_GONÇALVES_PELUCO.pdf: 2157765 bytes, checksum: 38f74aa61e4af5bcb9fff34384c87688 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-12-20T15:48:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 peluco_rg_dr_jabo.pdf: 2157765 bytes, checksum: 38f74aa61e4af5bcb9fff34384c87688 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-20T15:48:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 peluco_rg_dr_jabo.pdf: 2157765 bytes, checksum: 38f74aa61e4af5bcb9fff34384c87688 (MD5) Previous issue date: 2016-11-24 / O conhecimento da variabilidade dos atributos do solo é importante para recomendação racional de herbicidas, contribuindo para prática da agricultura de maneira mais sustentável. Objetivou-se com este estudo avaliar a utilização da suscetibilidade magnética e da cor do solo, obtida por espectroscopia de reflectância difusa, para identificação de solos com diferentes potenciais de sorção de herbicida. Para medição da espectroscopia de reflectância difusa, foram coletadas 86 amostras de solo a cada 30 m, em uma transeção de 2600 m, seguindo o espigão da paisagem ao longo da área, e mais 155 pontos em uma malha de densidade amostral de 1 ponto a cada 2,5 ha, na profundidade de 0,00 - 0,25 m totalizando 241 amostras de solo em uma área experimental de 380 ha. A partir dos componentes de cor do solo (matiz, valor e croma) foi calculado um índice de avermelhamento. Foram selecionados 12 pontos da transeção para realização das análises mineralógicas do solo. Para medição da suscetibilidade magnética e determinação dos teores de ferro ditionito (Ferro livre, pedogenético) e oxalato (Ferro amorfo, de baixa cristalinidade), foram coletadas 374 amostras de solo na profundidade de 0,00 - 0,25 m, numa malha com densidade amostral de 1 ponto a cada 2,4 ha, em outra área experimental, desta vez com dimensão de 908 ha. Em todos os pontos amostrais, de ambas as áreas, foram determinados o pH, os teores de matéria orgânica e os teores de argila do solo. O coeficiente de Freundlich para sorção do herbicida imazaquim foi determinado indiretamente a partir do teor de argila, por meio da metodologia da meta-análise. Foram construídos modelos de regressão da suscetibilidade magnética e dos componentes de cor com os demais atributos estudados. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva, e também foram calculadas as médias de cada atributo conforme as classes de solo e compartimentos geológicos e foi aplicado o teste de Tukey a 5%. A análise da dependência espacial dos dados foi feita por meio da geoestatística, utilizando-se o variograma. Também foram construídos mapas de padrão espacial. Os resultados indicam que o uso da suscetibilidade magnética possibilita a quantificação indireta da sorção do herbicida imazaquim. Solos com maior expressão magnética apresentam características de maior sorção do herbicida imazaquim. A assinatura magnética dos solos pode auxiliar no mapeamento e na identificação de áreas com diferentes potenciais de aplicação de herbicidas. Dentre os componentes da cor, obtidos por espectroscopia de reflectância difusa, o mais eficiente na estimativa do coeficiente de sorção do herbicida imazaquim foi o croma (98% de precisão), seguido pelo matiz (85%) e valor (54%). A cor obtida pela espectroscopia de reflectância difusa foi eficaz na identificação de áreas com diferentes potenciais de sorção do herbicida imazaquim. Estes resultados podem balizar futuros estudos para planejamento estratégico de manejo de herbicidas pré-emergentes em grandes áreas. / The knowledge of the soil attributes variability is important for the herbicides rational recommendation, contributing to the practice of a more sustainable agriculture.The aim of this study was to evaluate the use of magnetic susceptibility and soil color, obtained by diffuse reflectance spectroscopy, to identify areas with different herbicide sorption potential. For measuring the diffuse reflectance spectroscopy, 86 soil samples were collected every 30m on a transect of 2600m, following the crest of landscape along the area, and more 155 points were collected into a grid of sample density of 1 point per 2.5ha, in the depth 0.00 to 0.25m, totaling 241 soil samples on an experimental area of 380ha. From the soil color components (hue, value and chroma) it was calculated a redness index. We selected 12 points from the transect for carrying out soil mineralogical analysis. For measuring the magnetic susceptibility and the determination of dithionite (Free iron, pedogenic) and oxalate (Amorphous iron, of low crystallinity) iron content, 374 soil samples were collected in the depth 0.00 to 0.25m, into a grid of sample density of 1 point per 2.4ha in another experimental area, which dimension is 908ha. The pH, soil organic matter and soil clay content were determined in all soil sampling points. The Freundlich coefficient for imazaquim herbicide sorption was determined indirectly from the clay content, using the methodology of meta-analysis. Regression models of the magnetic susceptibility and color components with the other soil studied attributes were built. Data were analyzed using descriptive statistics, and the attributes average values were also calculated for each soil class and geological compartments and the Tukey test at 5 % was applied. The spatial dependence analysis of data was performed using geostatistics by the variograms. Spatial pattern maps were also constructed. The results indicate that use of magnetic susceptibility enables the indirect quantification of imazaquim herbicide sorption. Soils with higher magnetic expression have characteristics of increased imazaquim herbicide sorption. The soil magnetic signature can assist in mapping and identifying areas with different potential of herbicides application. Among the components of the color obtained by diffuse reflectance spectroscopy, the more efficient estimate of the herbicide imazaquim sorption coefficient, was chroma (98% accuracy), followed by hue (85%) and by value (54%). The color obtained by diffuse reflectance spectroscopy was effective in identifying areas with different imazaquim herbicide sorption potential. These results can beacon future studies for strategic planning management of pre-emergent herbicides over large areas.

Submitted by LUÍS GUSTAVO TEIXEIRA null (lgteixeira@ymail.com) on 2017-09-27T12:31:35Z No. of bitstreams: 1 Tese_Luís_Gustavo_Teixeira.pdf: 2683754 bytes, checksum: 5355d7d190dab34ba8e5413a97822c43 (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-09-28T14:03:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 teixeira_lg_dr_jabo.pdf: 2683754 bytes, checksum: 5355d7d190dab34ba8e5413a97822c43 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-28T14:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 teixeira_lg_dr_jabo.pdf: 2683754 bytes, checksum: 5355d7d190dab34ba8e5413a97822c43 (MD5) Previous issue date: 2017-08-30 / A busca por ferramentas que estimem a erosão usando técnicas mais rápidas e menos onerosas e não impactantes ao ambiente são assuntos em ascensão. O objetivo deste trabalho foi estimar a predisposição à erosão em Latossolos por meio da cor obtida por Espectroscopia de Reflectância Difusa (ERD). Este proposito melhora as estratégias de manejo e conservação do solo e da água em áreas de expansão e reforma de cana-de-açúcar, evitando os impactos ambientais negativos. A área de estudo localiza-se no município de Guatapará (SP), com os solos: Latossolo Vermelho distrófico, Latossolo Vermelho distroférrico, Latossolo Vermelho eutroférrico e Latossolo Vermelho-Amarelo distrófico. Foram coletadas 9 amostras de solo representativas da área em transeção de 2600 m (1 ponto a cada 289 m) e mais 129 pontos em malha de densidade amostral de 1 ponto a cada 3 ha, na profundidade de 0,00 a 0,20 m. Para as 138 amostras coletadas, foram determinados os atributos mineralógicos, físicos, químicos e da cor. Os valores da Ki, Kr e c foram estimados por meio de equações propostas por Flanagan e Linvingston (1995). A variabilidade dos atributos do solo foi descrita por meio da construção dos gráficos boxplot em função de 3 compartimentos previamente observados. Foi possível identificar os limites entre os compartimentos com diferentes potenciais erosivos, não identificados pela carta de Munsell. Regressões lineares simples foram estabelecidas entre Ki, Kr e c e os atributos mineralógicos e aqueles relativos à cor do solo. Os componentes da cor mais eficientes para estimar a Ki foi Matiz (88% de precisão); Kr, Valor (62%), e c, Croma (86%). As análises de dependência espacial mostram que a Matiz pode estimar a Ki, Kr e c com 68% de precisão até à distância média de 215 m. A aplicação da lógica fuzzy foi uma ferramenta eficiente para a avaliação das áreas com predisposição à erosão, posto que acrescentou maiores possibilidades de limites no zoneamento de áreas para fins de manejo específico. A cor do solo obtida pela ERD mostrou-se um método interessante para detectar a predisposição do solo à erosão, partindo do princípio de ser uma técnica não invasiva, de não utilizar produtos para análises químicas e de ser sensível em estimar a erodibilidade e a tensão cisalhante crítica do solo para áreas maiores, auxiliando no planejamento estratégico da conservação do solo em ambiente tropical. / The tools to estimate the erosion using faster techniques, which are also less expensive and inoffensive to the environment, are issues on the rise. The aim of this work was to estimate erosion predisposition in Latosoils using the color obtained by Diffuse Reflectance Spectroscopy (DRS). This purpose improves the strategies to soil and water conservation and management in areas of sugarcane expansion and reform, as well as avoids negative environmental impacts. The study was carried out in the municipality of Guatapará (SP), with the following soil types: Dystrophic Red Latosol, oxisol, eutrudox red latosol, and Brazilian Oxisol. 9 representative soil samples were collected in a transect with 2600 m (1 point in each 289 m), and another 129 soil samples into a grid of sample density of 1 point per 3 ha, in the depth of 0.00 to 0.20m. For the total 138 soil samples collected, mineralogical, physical, chemical and color attributes of the soil were determined. Interrill and Rill erodibility and critical soil shear stress were estimated using equations proposed by Flanagan and Linvingston (1995). The variability of the soil attributes was described using boxplot graphs in function of three compartments previously studied in the area. It was possible to identify the limits between compartments and different erosive potential not identified by the Munsell Soil Color Charts. Simple linear regressions were established to Interrill and Rill erodibility, and critical soil shear stress with soil mineralogical attributes, and those related to soil color. The most efficient color components to estimate Interrill erodibility were Hue (88% of precision), Rill erodibility, Value (62% of precision) and critical soil shear stress, Chroma (86%). Spatial dependence analyzes show that the hue can estimate those erosion factors with 68% of precision until an average distance of 215m. The application of fuzzy logic was an efficient tool for evaluating areas with erosion predisposition, leading to better possibilities of limits in specific agricultural zones. The soil color obtained by Diffuse Reflectance Spectroscopy (DRS) showed to be a good alternative tool to detect the erosion predisposition of soil, considering that it is a non-invasive technique, it does not use products for chemical analysis and it is sensitive to estimate soil erodibility and critical soil shear stress within greater areas, assisting in the strategic planning of soil conservation in a tropical environment.

Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2016-10-21T17:28:48Z No. of bitstreams: 1 2016 - Alessandro Samuel-Rosa.pdf: 15092171 bytes, checksum: bbe06c922805d4196e0a50c4f2aee7a5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-21T17:28:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016 - Alessandro Samuel-Rosa.pdf: 15092171 bytes, checksum: bbe06c922805d4196e0a50c4f2aee7a5 (MD5) Previous issue date: 2016-02-24 / CNPq / Modern soil spatial modelling is based on statistical models to explore the empirical relation-ship among environmental conditions and soil properties. These models are a simplification of reality, and their outcome (soil map) will always be in error. What a soil map conveys is what we expect the soil to be, acknowledging that we are uncertain about it. The objective of this thesis is to evaluate important sources of uncertainty in spatial soil modelling, with emphasis on soil and covariate data. Case studies were developed using data from a catchment located in Southern Brazil. The soil spatial distribution in the study area is highly variable, being deter-mined by the geology and geomorphology (coarse spatial scales), and by agricultural practices (fine spatial scales). Four topsoil properties were explored: clay content, organic carbon con-tent, effective cation exchange capacity and bulk density. Five covariates, each with two levels of spatial detail, were used: area-class soil maps, digital elevation models, geologic maps, land use maps, and satellite images. These soil and covariate data constitute the Santa Maria dataset. Two packages for R were created in support to the case studies, the first (pedometrics) con-taining various functions for spatial exploratory data analysis and model calibration, the second (spsann) designed for the optimization of spatial samples using simulated annealing. The case studies illustrated that existing covariates are suitable for calibrating soil spatial models, and that using more detailed covariates results in only a modest increase in the prediction ac-curacy that may not outweigh the extra costs. More efficient means of increasing prediction accuracy should be explored, such as obtaining more soil observations. For this end, one should use objective means for selecting observation locations to minimize the effects of psycholog-ical responses of soil modellers to conceptual and operational factors on the sampling design. This because conceptual and operational difficulties encountered in the field determine how the motivation of soil modellers shifts between learning/verifying soil-landscape relationships and maximizing the number of observations and geographic coverage. For the sole purpose of spa-tial trend estimation, it should suffice to optimize spatial samples aiming only at reproducing the marginal distribution of the covariates. For the joint purpose of optimizing sample configu-rations for spatial trend and variogram estimation, and spatial interpolation, one can formulate a sound multi-objective optimization problem using robust versions of existing sampling algo-rithms. Overall, we have learned that a single, universal recipe for reducing our uncertainty in soil spatial modelling cannot be formulated. Deciding upon efficient ways of reducing our uncertainty requires, first, that we explore the full potential of existing soil and covariate data using sound spatial modelling techniques. / A modelagem espacial do solo moderna usa modelos estat?sticos para explorar a rela??o em-p?rica entre as condi??es ambientais e as propriedades do solo. Esses modelos s?o uma sim-plifica??o da realidade, e seu resultado (mapa do solo) estar? sempre errado. O que um mapa do solo transmite ? o que esperamos que o solo seja, reconhecendo que somos incertos sobre ele. O objetivo dessa tese ? avaliar importantes fontes de incerteza na modelagem espacial do solo, com ?nfase nos dados do solo e covari?veis. Estudos de caso foram desenvolvidos usando dados de uma bacia hidrogr?fica do sul do Brasil. A distribui??o espacial do solo na ?rea de estudo ? vari?vel, sendo determinada pela geologia e geomorfologia (escalas espaciais maiores) e pr?ticas agr?colas (escalas espaciais menores). Quatro propriedades do solo foram explora-das: teor de argila, teor de carbono org?nico, capacidade de troca cati?nica efetiva e densidade. Cinco covari?veis, cada um com dois n?veis de detalhe espacial, foram utilizadas: mapas areais de classes de solo, modelos digitais de eleva??o, mapas geol?gicos, mapas de uso da terra, e imagens de sat?lite. Esses dados constituem o conjunto de dados de Santa Maria. Dois paco-tes para R foram criados, o primeiro (pedometrics) contendo v?rias fun??es para a an?lise explorat?ria espacial de dados e calibra??o de modelos, o segundo (spann) projetado para a optimiza??o de amostras espaciais usando recozimento simulado. Os estudos de caso ilustraram que as covari?veis existentes s?o apropriadas para calibrar modelos espaciais do solo, e que o uso de covari?veis mais detalhadas resulta em modesto aumento na acur?cia de predi??o que pode n?o compensar os custos adicionais. Meios mais eficientes de aumentar a acur?cia de pre-di??o devem ser explorados, como obter mais observa??es do solo. Para esse fim, deve-se usar meios objetivos para a sele??o dos locais de observa??o a fim de minimizar os efeitos das res-postas psicol?gicas dos modeladores do solo a fatores conceituais e operacionais sobre o plano de amostragem. Isso porque as dificuldades conceituais e operacionais encontradas no campo determinam mudan?as na motiva??o dos modeladores do solo entre aprendizagem/verifica??o das rela??es solo-paisagem e maximiza??o do n?mero de observa??es e cobertura geogr?fica. Para estimar a tend?ncia espacial, deve ser suficiente otimizar as amostras espaciais visando so-mente reproduzir a distribui??o marginal das covari?veis. Para otimizar configura??es amostrais para estimar a tend?ncia espacial e o variograma, e interpola??o espacial, pode-se formular um problema de otimiza??o multi-objetivo s?lido usando vers?es robustas de algoritmos de amos-tragem existentes. No geral, aprendemos que uma receita ?nica, universal para a redu??o da incerteza na modelagem espacial do solo n?o pode ser formulada. Decidir sobre formas efi-cazes de redu??o da incerteza requer, em primeiro lugar, que exploremos todo o potencial dos dados existentes usando t?cnicas de modelagem espacial s?lidas.

Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2018-08-29T20:27:02Z No. of bitstreams: 1 2015 - Claudia Cseko Nolasco de Carvalho.pdf: 7996736 bytes, checksum: 4342b7f850b677568441806a801d9047 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-29T20:27:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015 - Claudia Cseko Nolasco de Carvalho.pdf: 7996736 bytes, checksum: 4342b7f850b677568441806a801d9047 (MD5) Previous issue date: 2015-05-27 / Sustainable development requires more detailed soil maps with representative information of local reality, helping to conciliate increasing agriculture production and environmental impacts reduction. It is a hard task to achieve considering the Brazil territorial extension and the absence of governmental programs and resources. The Digital Soil Mapping (DSM), through methodologies implementation, has been consolidated as support technique for conventional mapping. Using DSM techniques, we aimed to evaluate a methodological procedure to generate soil maps with refined scale by fuzzy inference, and to map simpler units, which means more adequate areas for the rural settlement development plans. We carried out the study on an area at the microregion of Mata of Alagoas State and the following attributes were integrated by pedologist knowledge: elevation, slope, curvature and profile, topographic wetness index ? derived from a Digital Elevation Model (built by aerophotogrammetric restitution at scale 1:8 000), and geological data at scale 1:50 000. In a first moment, we integrate the thematic layers of 5m resolution pixel related to the attributes. Possibility maps of predefined classes were generate based on rules established by pedological expertise using fuzzy inference. Then, we integrate the evidence maps of classes by weighted mean inference to produce the soils digital map. The predicted digital soil map was opposed to a map elaborated traditionally, and validated by field observation of transects and pre-existent profiles. The comparison between the digital soil map and the conventional indicated a accuracy of 81.2% between the predicted classes of the digital map and the ones on the conventional map units (described on the legend, however not spatialized). Confronting the predicted classes of the digital soil map and the ones identified on field, the observed accuracy was of 74.65%. The Kappa index found was very good, with 0.696 values for the comparison between the digital map and the conventional map and 0.705 between the digital map and field observations. The results demonstrate that legacy maps data may, through the pedologists knowledge and more detailed attribute data, aggregate information and produce more detailed soil maps. Considering the concepts of minimum mappable area, the definitions of pixel sizes suggested for the digital cartographic scale, and the rules for soil survey, the applied methodology allowed, on the used cartographic base, the amplification of the mapping scale from 1:25 000 to 1:15 000. / O desenvolvimento sustent?vel requer mapas de solo mais detalhados com informa??es representativas da realidade local que permitem conciliar aumento da produ??o agropecu?ria com minimiza??o de impactos ambientais. Essa ? uma tarefa dif?cil considerando a extens?o territorial do Brasil e a falta de programas e recursos governamentais. O Mapeamento Digital de Solos-MDS, atrav?s da implementa??o de metodologias, vem se consolidando como t?cnica de apoio ao mapeamento convencional. Usando t?cnicas de MDS, esse trabalho objetivou avaliar um procedimento metodol?gico para gerar mapa de solos com refinamento de escala usando infer?ncia fuzzy para mapear unidades mais simples, portanto mais adequadas aos planos de desenvolvimento dos assentamentos rurais. A ?rea escolhida para teste est? localizada na microrregi?o da Mata do Estado de Alagoas. Para execu??o do trabalho os atributos do terreno eleva??o, declividade, curvatura em perfil, plano de curvatura e ?ndice de umidade topogr?fica derivados de Modelo Digital de Eleva??o-MDE (gerado por restitui??o aerofotogram?trica na escala 1:8.000) e dados geol?gicos em escala 1:50:000, foram integrados atrav?s do conhecimento de ped?logos. Os planos de informa??es, com pixel de 5 m, a partir de regras estabelecidas pela expertise de ped?logos foram fuzzificados e integrados para gerar os mapas de possibilidades de ocorr?ncia para as classes de solo predefinidas. O mapa digital de solos foi produzido pela integra??o dos mapas de possibilidades das classes por infer?ncia m?dia ponderada. O mapa digital de solos predito foi confrontado com mapa elaborado por m?todo tradicional e validado por observa??es em campo ao longo de transectos e por perfis preexistentes. A an?lise comparativa entre o mapa digital de solos e o convencional obteve acur?cia de 81,2 % entre as classes preditas no mapa digital e as contidas nas unidades do mapa convencional (descritas na legenda, por?m n?o espacializadas). Confrontando as classes preditas no mapa digital e as identificadas no campo a acur?cia encontrada foi de 74,65%. A aferi??o das classes pelo ?ndice de Kappa foi considerada muito boa com valores de 0,696 para a compara??o entre o mapa digital versos mapa convencional e 0,705 entre o mapa digital e as observa??es de campo. A pesquisa mostrou que dados contidos em mapas legados de solo podem atrav?s do conhecimento de ped?logos e de dados detalhados de atributos do terreno agregar informa??es e produzir mapa digital de solo com amplia??o da escala e que neste trabalho ? compat?vel com a de levantamentos detalhados (1:15.000).

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Soil has increasingly being recognized as having an important role in ecosystems as well as for food production and global climate regulation. For this reason, the demand for relevant and updated information on soil is increasing. Digital Soil Mapping (DSM) provides this information at different spatial resolution with associated quality indicators. The aim of this study was to analyze the main methodological approaches used for DSM of soil classes through a literature review of national researches and to propose procedures for data analysis in DSM projects of soil classes. The use of DSM techniques for mapping soil classes in Brazil is recent, the first publication on this subject occurred only in 2006. Among the predictive functions, logistic regressions is the predominantly used technique. Quality evaluation of the predictive models employed error matrix and kappa index in most cases. The use of wavelet transform proved to be a methodology of great potential for analyzing the spatial resolution of terrain attributes maximum variability. The proposed methodology of data exclusion for environmental covariates located too near at the border of soil classes polygons has enabled the generation of less complex and more accurate Decision Tree (DT) models. It was also shown that the amount of data required for DT model training is between five and 15% of the total data set. Collected field observations indicated a predicted accuracy close to 70% for DT models produced by those sampling densities. / O solo é cada vez mais reconhecido como tendo um importante papel nos ecossistemas, assim como para a produção de alimentos e regulação do clima global. Por esse motivo, a demanda por informações relevantes e atualizadas em solos está em uma crescente. O Mapeamento Digital de Solos (MDS) possibilita gerar essas informações demandadas em diferentes resoluções espaciais e com indicadores de qualidade associados. O objetivo deste estudo foi analisar as principais abordagens metodológicas utilizadas nos mapeamentos digitais de classes de solos através de uma revisão de literatura dos trabalhos nacionais, assim como propor procedimentos para a análise dos dados a serem utilizados em projetos de mapeamento digital de classes de solos. O emprego de técnicas de MDS para o mapeamento de classes de solos é recente no país, a primeira publicação nesse sentido ocorreu apenas em 2006. Entre as funções preditivas utilizadas predomina o emprego da técnica de regressões logísticas. Quanto à avaliação da qualidade dos modelos preditivos o emprego da matriz de erros e do índice kappa têm sido os procedimentos mais usuais. O emprego da transformada wavelet mostrou-se como uma metodologia de grande potencial para a análise da resolução espacial de máxima variabilidade de atributos de terreno a serem usados em projetos de MDS. A metodologia proposta de exclusão dos dados oriundos de covariáveis ambientais localizadas na bordas dos polígonos de solos possibilitou a geração de modelos por Árvore de Decisão (AD) menos complexos e mais precisos. Assim como o volume de dados necessários para o treinamento de modelos preditivos por AD está entre cinco e 15% do conjunto total de dados como mostrou este estudo. Observações coletadas a campo indicaram uma acurácia dos mapas preditos próxima a 70% para os modelos oriundos dessas densidades de amostragem.

Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2017-07-18T18:30:23Z No. of bitstreams: 1 2015 - Helena Saraiva Koenow Pinheiro.pdf: 14533188 bytes, checksum: 58cff5581549af698fe42ba33bd8aa71 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-18T18:30:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015 - Helena Saraiva Koenow Pinheiro.pdf: 14533188 bytes, checksum: 58cff5581549af698fe42ba33bd8aa71 (MD5) Previous issue date: 2015-07-30 / CAPES / CNPq / FAPERJ / Quantitative soil-landscape models represent a new trend in soil surveys. In this regard, the various digital mapping techniques are applied to predict the natural patterns of occurrence of soil types. The objective of this study was to apply digital mapping techniques to predict soil classes and attributes in a watershed, with wide range of landscape conditions, in Rio de Janeiro State, in Brazil. The approach was based on tacit soil knowledge, regarding the choice of landscape attributes that represent the variability of soil-forming factors in the region. In regard to construct the predictive models, terrain variables were generate from the digital elevation model, geology map and remote sensing data. Ten terrain attributes were created on softwareArcGIS Desktop v. 10, such as altimetry, slope, curvature, parental material map, topographic compound index and euclidean distance of hydrography. In the software ERDAS Imagine v.9 were generated three indices derived from remote sensing data (Landsat 5 TM). They are: clay minerals, iron oxide and vegetation index normalized difference - NDVI. To represent the landscape forms was generated map the "geomorphons" maps, the GRASS-GIS program. To provide enough datato predict soil properties, additional terrain variables were derived from a digital elevation model (DEM) generated in the software SAGA-GIS. The work development was organized into three steps, presented as chapters. The first chapter comprised bibliography review and presents the context of the study. The detailed analysis of soil-landscape relationships, considering the variability of environmental attributes and characteristics of pedo-enviroments are performed on the second chapter. The predominant soils in the area were Ferralsols, Acrisols, Gleysols, Cambissolos, Fluvisols and Regosols. The third chapter presented the application of the landform maps (?geomorphons?) as a covariate to pretic soil classes by neural network approach. The fourth chapter targets the application of trees-based models (decision trees and random forest) to predict soil classes. The evaluation of the inferred products to represent the soil classes was performed based on statistical indices (kappa, overall), generalization of soil classes and validation with control samples. The best performance was observed for the random forest model that showed better values to statistical indices and better generalization of mapping units. The fifth chapter comprised the prediction of soil texture components on topsoil layer by using multiple linear regressions and regression trees. The analyses indicated better performance by using regression trees algorithm to all soil attributes (sand, silt, and clay), independent of the database (harmonized or original). All predictive models were implemented in R software. Additional research is needed to select an appropriated set of predictive covariates; as so, collect more soil samples to use as input to models and also validate of the final products. Soil survey research is important in the actual context once can enhance the information generated by the soil surveys, as well as to obtain useful information to the final users, as example of the maps that represent the spatial variability of soil texture components. / Modelos solo-paisagem quantitativos representam uma nova tend?ncia nos levantamentos de solos. Neste sentido, as diferentes t?cnicas de mapeamento digital s?o aplicadas para prever os padr?es naturais de ocorr?ncia de classes de solo. O objetivo deste trabalho foi a aplica??o de geotecnologias no mapeamento de classes e atributos dos solos em uma bacia hidrogr?fica, que apresenta grande varia??o de condi??es de paisagem, no Estado do Rio de Janeiro, Brasil. A abordagem foi baseada em conhecimento pedol?gico t?cito, culminando na escolha de atributos da paisagem que representem a variabilidade dos fatores de forma??o de solos na regi?o. Na constru??o do modelo solo-paisagem foram gerados no programa de computa??o ArcGIS Desktop v. 10, atributos relacionados a pedog?nese na ?rea em estudo, como geologia altimetria, declividade, curvatura, ?ndice topogr?fico composto e dist?ncia euclidiana de hidrografia. No programa ERDAS Imagine v.9 foram gerados tr?s ?ndices derivados de dados de sensoriamento remoto (Landsat 5 TM). S?o eles: clay minerals, iron oxide e ?ndice de vegeta??o por diferen?a normalizada ? NDVI. Para representar as formas do relevo foi gerado mapa com as dez formas mais comuns do relevo (?geomorphons?), no programa GRASS-GIS. Adicionalmente, a predi??o de atributos do solo contou com co-vari?veis derivadas do modelo digital de eleva??o (MDE) geradas no programa SAGA-GIS. O trabalho de tese foi dividido em etapas, apresentadas na forma de cap?tulos. O primeiro cap?tulo apresenta a revis?o de literatura espec?fica de contextualiza??o do trabalho. O estudo das rela??es solo-paisagem e da variabilidade dos atributos do terreno, a caracteriza??o das unidades de mapeamento com base no levantamento de campo, constituem o segundo cap?tulo. Os solos predominantes na ?rea foram: Latossolos, Argissolos, Gleissolos, Cambissolos, Neossolos Fl?vicos e Lit?licos. O terceiro cap?tulo tratou do uso do mapa de formas da paisagem (?geomorphons?) como vari?vel preditora para o mapeamento de classes de solos, por abordagem de redes neurais artificiais. O quarto cap?tulo teve como objetivo a aplica??o de modelos baseados em ?rvores (?rvores de decis?o e random forest) para a predi??o de classes de solos. A avalia??o dos produtos inferidos para classes de solos foi baseada em ?ndices estat?sticos (kappa, exatid?o global), generaliza??o das classes de solos e valida??o com amostras de controle. O melhor desempenho foi observado para o modelo random forest que apresentou valor superior para os ?ndices estat?sticos e melhor generaliza??o das unidades de mapeamento. O quinto cap?tulo compreendeu a predi??o da composi??o da textura na camada superficial do solo atrav?s de regress?es lineares m?ltiplas e ?rvores de regress?o. As an?lises indicaram desempenho superior do algoritmo de ?rvores de regress?o, para todos os atributos testados (areia, silte, argila), utilizando dados harmonizados ou originais. Todos os modelos preditivos foram aplicados no programa R. An?lises adicionais s?o necess?rias para ajudar a definir conjunto de co-vari?veis preditoras adequado, assim como a coleta de mais amostras de solo, tanto para o processo de modelagem como para valida??o dos produtos. Trabalhos dessa natureza s?o importantes no contexto global de melhor aproveitamento das informa??es geradas em levantamento de solos, assim como para obten??o de mapas de car?ter pr?tico, como ? o caso da distribui??o espacial de atributos dos solos.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Social demands on soil information have grown dramatically, meanwhile the soil surveys are seldom carried out in the country. Digital soil mapping techniques can be applied to infer the spatial distribution of soil from existing soil maps or from reference areas, extrapolating this information to areas not mapped. The purpose of this study was to apply in a Geographic Information System the Multiple Logistic Regressions (MLR) using Principal Components (PC) as explanatory variables to predict soil classes spatial distribution. The study area was the region of municipality São Pedro do Sul / RS. For the development of predictive models a set of nine terrain attributes were used. Model training was executed on an existing soil map and with a survey carried out in a reference area, both in a 1:50.000 scale. The first three retained PC explained 65.57% of the data variability. The predictive models which used PC had lower values of kappa index. The most accurate predicted map reached a kappa value of 63.20% and was generated by using the nine attributes of land as predictive covariates. The mapping accuracy is sensitive to similarities between the mapped classes, and mapping in a more homogeneous categorical level reduces the accuracy of the predicted maps. Soil classes relatively not representative in the training maps are not properly spatialized. The use of MLR allows spatializing of soil classes to areas not mapped, although the use of PC needs to be tested with a larger number of covariates. / As demandas da sociedade pela informação solo têm crescido, porém levantamentos pedológicos praticamente não ocorrem mais no país. Técnicas de Mapeamento Digital do Solo podem ser empregadas para inferir a distribuição espacial de classes de solos a partir de mapas existentes e áreas de referência, extrapolando esta informação para áreas não mapeadas. O objetivo deste estudo foi empregar em um Sistema de Informações Geográficas as Regressões Logísticas Múltiplas (RLM) utilizando-se de Componentes Principais (CP) como variáveis explicativas para a predição espacial de classes de solos. A área de estudo foi na região do município de São Pedro do Sul / RS. Para o desenvolvimento dos modelos preditivos foram utilizados um conjunto de nove atributos do terreno. O treinamento dos modelos foi executado em um mapa de solos existente, e em um levantamento realizado em áreas de referência, ambos na escala 1:50.000. As três primeiras CP retidas explicaram 65,57% da variabilidade dos dados. Os modelos preditivos que empregaram CP obtiveram menores valores do índice kappa. O mapa predito mais acurado empregou os nove atributos do terreno e alcançou um valor de kappa de 63,20%. A acurácia do mapeamento é sensível a semelhança entre as classes mapeadas, e o mapeamento em níveis categóricos mais homogêneos reduz a precisão dos mapas preditos. Classes de solos relativamente pouco representativas não são corretamente espacializadas. O emprego de RLM permite espacializar classes de solos para áreas não mapeadas, embora o emprego de CP necessite ser testado com um maior número de covariáveis.

Submitted by ANGÉLICA DOS SANTOS RABELO DE SOUZA BAHIA null (angelicasantosrabelo@yahoo.com.br) on 2016-11-29T19:00:16Z No. of bitstreams: 1 Tese_Dr_Angélica Bahia.pdf: 3753969 bytes, checksum: 81f8cabc2bcb5658833e4742d2169d1b (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-12-02T15:03:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 bahia_asrs_dr_jabo.pdf: 3753969 bytes, checksum: 81f8cabc2bcb5658833e4742d2169d1b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-02T15:03:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bahia_asrs_dr_jabo.pdf: 3753969 bytes, checksum: 81f8cabc2bcb5658833e4742d2169d1b (MD5) Previous issue date: 2016-10-28 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O presente trabalho tem como objetivos: i) caracterizar a mineralogia da fração argila e estudar a variabilidade espacial dos atributos granulométricos, químicos e mineralógicos do solo com base em informações geológicas, pedológicas e geomorfológicas; ii) avaliar o potencial de utilização da espectroscopia de reflectância difusa (ERD) e suscetibilidade magnética (SM) na estimação dos óxidos de ferro hematita (Hm) e goethita (Gt), atributos granulométricos e químicos do solo nos compartimentos da paisagem; iii) utilizar a ERD e a SM no estudo da quantificação e variabilidade espacial da emissão de CO2 do solo (FCO2) e iv) investigar a eficiência da utilização da SM e dos óxidos de ferro em funções de pedotransferência (FPTs) que sejam capazes de estimar a FCO2. A área de estudo, de 870 ha, está localizada no município de Guatapará – São Paulo, e é cultivada com cana-de-açúcar manejada com palha. A área está inserida na província geomorfológica do Planalto Ocidental Paulista, apresentando três materiais de origem relacionados à transição entre Basaltos Serra Geral, Depósito Colúvio Eluvionar e Depósito Aluvionar, quatro tipos de Latossolos e um Neossolo, além de geomorfologia caracterizada por áreas côncavas e convexas. Foram coletadas 372 amostras na profundidade de 0,00-0,25 m para a avaliação dos atributos do solo. Para o estudo da FCO2 foi delimitada uma área de 90 ha. Para avaliar os métodos indiretos ERD e SM, os dados foram comparados com os resultados de análises químicas, granulométricas e mineralógicas. Todos os dados foram submetidos à análise estatística clássica e geoestatística para avaliar a dependência e variabilidade espacial. A variabilidade de alguns atributos do solo foi estratificada por compartimentos (geologia, pedologia e geomorfologia), com o intuito de entender a influência de cada compartimento na variabilidade dos atributos estudados. A estratificação dos atributos do solo por compartimento geológico, pedológico e geomorfológico é eficaz para o estudo da variação dos atributos estudados. A ERD é uma ferramenta eficaz na caracterização de óxidos de ferro e na identificação das diferentes classes de solos. A SM é útil tanto para melhor detalhamento e readequação das classes de solo, quanto ao conteúdo de ferro e aos intervalos de classe textural, auxiliando na identificação de zonas de manejo. Todos os atributos estudados têm dependência espacial. Os mapas interpolados com base na predição dos atributos por SM e ERD apresentam padrão de variabilidade semelhante aos mapas baseados nos dados observados. No entanto, para solos com altos teores de óxidos de ferro, como os Latossolos férricos, a SM mostrou-se mais indicada para predizer os atributos estudados. Dentre os atributos estudados, os óxidos de ferro e a SM foram os principais preditores da FCO2, provando a eficiência destes como pedoindicadores dos fatores e processos de formação do solo. / This study aims: i) to characterize the clay mineralogy and study the spatial variability of the granulometric, chemical and mineralogical attributes of the soil based on geological, pedological and geomorphological information; ii) to evaluate the potential of diffuse reflectance spectroscopy (DRS) and magnetic susceptibility (MS) in the estimation of hematite (Hm) and goethite (Gt) iron oxides, granulometric and chemical attributes in the landscape compartments; iii) to use DRS and MS in the study of the quantification and spatial variability of soil CO2 emission (FCO2); and iv) to investigate the efficiency of the use of MS and iron oxides in pedotransfer functions (PTFs) for estimate the FCO2. The study area, 870 ha, is located in the municipality of Guatapará-São Paulo, and is cultivated with sugar cane managed with straw. The area is located in the geomorphological province of Plateau Western Paulista, presenting three materials of origin related to the transition between Serra Geral Basalts, Eluvial-Colluvial Deposit and Alluvial Deposit, four types of Oxisols and one Entisols, besides geomorphology characterized by concave and convex areas. A total of 372 samples were collected at a depth of 0.00-0.25 m for soil attributes. For the FCO2 study, an area of 90 ha was delimited. In order to evaluate the indirect methods DRS and MS, the data were compared with the results of chemical, granulometric and mineralogical analyzes. All data were submitted to classical and geostatistical statistical analysis to evaluate spatial dependence and variability. The variability of some soil attributes was stratified by compartments (geology, pedology and geomorphology), in order to understand the influence of each compartment on the variability of the attributes studied. The stratification of soil attributes for geological, pedological and geomorphological compartment is effective to study the variation of the attributes. DRS is an effective tool in the characterization of iron oxides and in the identification of different soil classes. MS is useful both for better detailing and re-adjustment of soil classes, iron content and textural class intervals, helping to identify management zones. All attributes studied have spatial dependence. The interpolated maps based on attribute prediction by MS and DRS show pattern of variability similar to maps based on observed data. However, for soils with high levels of iron oxides, such as ferric Oxisols, the MS was more indicated to predict the attributes studied. Among the attributes studied, iron oxides and MS were the main predictors of FCO2, proving their efficiency as pedoenvironmental of soil formation factors and processes. / FAPESP: 2013/17552-6

Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2017-08-22T18:59:33Z No. of bitstreams: 1 2013 - Andr? Luis Oliveira Villela.pdf: 14328753 bytes, checksum: ce4f856fddd576111ae58d83bad8de61 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-22T18:59:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013 - Andr? Luis Oliveira Villela.pdf: 14328753 bytes, checksum: ce4f856fddd576111ae58d83bad8de61 (MD5) Previous issue date: 2013-08-29 / CAPES / PETROBRAS / The Brazilian territory region covered by the Amazon rainforest, due to its continental dimensions and difficulty of access and various interests in extractive activities, has great demand for information to provide support for the occupation, exploitation, and systematic recuperation thus keeping environmental safeguards. The regional soil information available is scarce and in scales inconsistent with the current demands, and the investments in new areas of research in the region is still insufficient. With technological developments, especially in the area of informatics that enables the storage and analysis of large banks of pedological data, the soil mapping techniques improved considerably. Pedometric techniques have been used to store and to explore large databases, thus enabling the improvement of existing soil databases and allowing manufacture of new products in larger scale and mapped areas, with low investment required. The hypothesis of this study is that the technique of reference area may allow the systematic digital mapping of soils from the Solim?es Formation, in the Amazon State. The general objective was to develop and compare methods for mapping soils in the Oil Province Uruc? (AM), using relief covariates. A conventional pedological survey of an area of 8.000 hectares, at the detail level, was executed to be used as a reference area (RA), in the augmentation of the map using digital soil mapping (MDS) techniques for an area of 73.000 hectares after downscaling and grouping of the legend. The numerical modeling of the terrain (MDT) was used (11 covariates derived from MDT) for further application of this soil formation factor as a predictor of the map units, in discriminant functions (DF), and in an expert system based on a tree model classification (AC). Four MDS models were developed, where two were trained using the studied region conceptual model of the pedologist, and the other two were trained with models based on a statistical analysis of the reference area information. The techniques were effective for predicting the mapping units (MU) in the study region, with overall accuracy (EG) ranging from 74.62 % to 88.81 %, and the kappa index was between 0.68 and 0.85. The MDS based in the expert system and AC showed significantly better results in terms of the kappa index, general EG, and the EG for 3 of the 4 mapping units in the area. Although the FD had not the highest accuracy levels, they showed a great potential for use in MDS, especially for preliminary mapping for the pedological survey of new regions, using knowledge of AR neighboring areas. The limitations were observed in the use of FD for mapping unities with small territorial expression, and it is recommended to increase the number of training observations in a way inversely proportional to the frequency of observation of these MUs. The major contribution of this work to scientific community was the establishment of bases and techniques of MDS, using AR and the soil relief relationship, for systematic mapping of new soils form Solim?es Formation. / A regi?o do territ?rio brasileiro coberta por floresta tropical amaz?nica, por suas dimens?es continentais e dificuldade de acesso e interesses diversos em atividades extrativistas, apresenta forte demanda por informa??es gerais que possam servir como subs?dio para a ocupa??o, explora??o e recupera??o ordenada e ambientalmente equilibrada. As informa??es pedol?gicas dispon?veis sobre a ?rea s?o escassas e em escalas incompat?veis com as demandas atuais, e os investimentos em novas frentes de pesquisa na regi?o ainda s?o insuficientes. Com a evolu??o tecnol?gica, sobretudo na ?rea da inform?tica que possibilita o armazenamento e an?lises de extensos bancos de dados pedol?gicos, as t?cnicas de mapeamento pedol?gico v?m se aperfei?oando consideravelmente. T?cnicas de pedometria t?m sido utilizadas para armazenar e explorar grandes bancos de dados e t?m possibilitado o aperfei?oamento das bases pedol?gicas existentes e permitido a confec??o de novos produtos em escala e ?reas mapeadas maiores, com menores investimentos exigidos. A hip?tese deste trabalho ? de que a t?cnica de ?rea de refer?ncia permite o mapeamento digital sistem?tico dos solos da regi?o da forma??o Solim?es, e o objetivo geral foi desenvolver e comparar m?todos de mapeamento de solos da Forma??o Solim?es, na Prov?ncia Petrol?fera de Urucu, AM, utilizando covari?veis do relevo. Foi executado um levantamento pedol?gico convencional de uma regi?o com 8.000 ha, em n?vel de detalhe para ser utilizado como ?rea de refer?ncia (AR) para a amplia??o do mapa, com t?cnicas de mapeamento digital de solos (MDS) para uma ?rea de 73.000 ha com redu??o de escala e agrupamento de legenda. Foi ent?o elaborada modelagem num?rica do terreno (MDT) (11 covari?veis derivadas do MDT) para posterior utiliza??o deste fator de forma??o do solo, como preditor das unidades de mapeamento, em fun??es discriminantes (FD) e um sistema especialista baseado em modelo de ?rvores de classifica??o (AC). Foram desenvolvidas 4 cartas MDS, sendo duas treinadas por modelos baseados no modelo conceitual do ped?logo sobre a regi?o em estudo, e duas treinadas por modelos baseados em an?lise estat?stica de informa??es sobre a ?rea de referencia. As t?cnicas mostraram-se eficientes para predi??o de unidades de mapeamento (UM) na regi?o de estudo, com exatid?o global (EG) variando entre 74,62% a 88,81% e ?ndice kappa entre 0,68 e 0,85. O MDS baseado em sistema especialista e AC apresentou resultados sensivelmente melhores em termos de ?ndice kappa, EG geral e EG para 3 das 4 UM da ?rea. Embora as FD n?o tenham apresentado os maiores ?ndices de acur?cia, estas tem grande potencial de uso em MDS, sobretudo para a confec??o de mapas preliminares para o levantamento pedol?gico de novas regi?es, utilizando-se do conhecimento de AR de ?reas vizinhas. Foram observadas limita??es no emprego de FD para o mapeamento de UM?s com pequena express?o territorial, sendo recomend?vel o aumento do n?mero de observa??es de treinamento inversamente proporcional ? frequ?ncia de observa??o destas UM?s. A maior contribui??o deste trabalho para a comunidade cient?fica foi o estabelecimento de bases e t?cnicas de MDS, utilizando AR e rela??o solo-relevo para o mapeamento sistem?tico de novas ?reas da forma??o Solim?es.