Mapas de solos são essenciais para o desenvolvimento de áreas agrícolas de maneira economicamente viável e ambientalmente correta. Até o momento, o Brasil conta apenas com mapas de solos de escala pequena (1:250.000 a 1:1.000.000), cuja utilização é limitada para planejamento agrícola e ambiental a nível de propriedade rural. Apesar de sua importância, no Brasil poucos mapeamentos têm sido realizados pelos órgãos públicos competentes, principalmente por restrições orçamentárias e falta de pedólogos. Além disso, o 5º e 6º níveis categóricos do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS), que devem ser utilizados em levantamentos detalhados, não estão definidos. Dessa forma, pouco se sabe a respeito da qualidade/similaridade dos mapas desse nível que vem sendo executados no país. Os principais motivos para essa situação são: elevado custo, mão-de-obra e tempo requeridos nos trabalhos de mapeamento. Uma alternativa para redução desses entraves é o mapeamento digital de solos (MDS). Sendo assim, objetivou-se: (i) comparar quatro mapas de solos convencionais de uma mesma área complexa, de mesma escala (1:10.000), elaborados por diferentes pedólogos de maneira independente, e (ii) comparar estes com um mapa de solos obtido por técnica de MDS. Para tanto, utilizou-se uma área de estudo de 182 ha, cultivada com cana-de-açúcar, localizada no município de Rafard (SP). Foram fornecidas aos pedólogos as mesmas informações: mapas geológico e pedológico semidetalhado (ambos escala 1:100.000), mapa planialtimétrico e fotografias aéreas (ambos escala 1:10.000). Viagens a campo, resultados de análise e exame de perfis foram realizados conforme estes julgaram necessário. Para o mapa digital de solos foram utilizados atributos de terreno (elevação, declividade, poder de fluxo dágua, fator LS, plano e perfil de curvatura), calculados a partir do modelo digital de elevação gerado com base no mapa planialtimétrico, e informação espectral superficial do solo de uma imagem de satélite Landsat 5 (sensor TM) obtida em período que a superfície do solo estava desnuda. Tais informações foram sintetizadas através da análise por componentes principais, sendo posteriormente feita uma compartimentação da área com auxílio da análise Fuzzy K-médias. Nos compartimentos foram realizadas observações para classificá-los como unidades de mapeamento. Os mapas foram então comparados dois a dois, sendo medida a correspondência espacial para cada um dos quatro níveis categóricos estabelecidos no SiBCS, e além destes acrescida a informação textural. Tanto para as comparações entre mapas convencionais, quanto para comparações com o mapa digital, houve redução da correspondência espacial para os níveis categóricos mais detalhados. A maior correspondência final (4º nível + textura) entre mapas convencionais se deu entre os mapas A e B (24,3 %). As maiores correspondências espaciais em relação ao mapa digital se deram entre este e o mapa A (35,2 %) e o mapa B (28,7 %). Portanto confirma-se que os mapas de solos convencionais variam conforme critérios subjetivos do executor, cuja mensuração é impraticável. O mapa de solos digital gerado pela metodologia proposta obteve índices de correspondência aos mapas convencionais semelhantes aos obtidos entre estes, sendo uma boa opção no processo de otimização dos trabalhos de mapeamento. / Soil maps are essential for the development of agricultural areas in an economically viable and environmentally friendly manner. So far, Brazil only has soil maps of small scale (1:250,000 to 1:1,000,000), whose use is limited to agricultural and environmental planning at the farm. Despite its importance, in Brazil a few mappings have been carried out by public authorities, primarily because budget constraints and lack of soil scientists. In addition, 5 and 6 categorical levels of the Brazilian System of Soil Classification (SiBCS), which should be used for detailed surveys, are not defined. Thus, little is known about the quality and level of similarity of the maps that have been undertaken in the country. The main reasons for this situation are: high cost, manpower and time required of mapping. An alternative to reducing these barriers is the digital soil mapping (DSM). Therefore, the objectives were to: (i) compare four conventional soil maps of the same complex area of the same scale (1:10,000), prepared by different independent soil scientists independently, and (ii) compare these with a soil map obtained by the DSM technique. For this purpose, we used a study area of 182 ha cultivated with sugar cane in the municipality of Rafard (SP). The same information was provided to the soil scientists: a geological map anda a semi-detailed pedological map (both scale 1:100,000), planialtimetric map and aerial photographs (both scale 1:10,000). Field trips, results of analysis and examination soil profiles were performed as deemed necessary. The information for the digital soil map included terrain attributes (elevation, slope, stream power, LS factor, plan and profile curvature), calculated from the digital elevation model generated based on the topographic map, and data reflectance of the surface soil of a satellite image Landsat 5 (TM sensor) obtained in the period that ground was bare. Such information has been summarized by principal component analysis, and subsequently made a subdivision of the area using Fuzzy K-means analysis. Observations were made in each compartment to classify them as a mapping unit. The maps were then compared two by two, the spatial correspondence being measured for each of the four levels established in the Brazilian System of Soil Classification, and beyond the increased textural information. Both for comparisons between conventional maps, and for comparisons to the digital map, there was a reduction of spatial correspondence to the more detailed categoric levels. The longest match final (4th level + texture) occurred between conventional maps A and B (24.3%). The highest spatial correlation in relation to the digital map that occurred was between it and the map A (35.2%) and the map B (28.7%). Therefore it is confirmed that the conventional soil maps vary according to subjective criteria of the soil scientist, whose measurement is impractical. The digital soil map generated by the proposed method achieved similar rates of correspondence with the conventional maps as those obtained among these, being a good choice in the optimization process of mapping work.

Mapas de solos são essenciais para o desenvolvimento de áreas agrícolas de maneira economicamente viável e ambientalmente correta. Até o momento, o Brasil conta apenas com mapas de solos de escala pequena (1:250.000 a 1:1.000.000), cuja utilização é limitada para planejamento agrícola e ambiental a nível de propriedade rural. Apesar de sua importância, no Brasil poucos mapeamentos têm sido realizados pelos órgãos públicos competentes, principalmente por restrições orçamentárias e falta de pedólogos. Além disso, o 5º e 6º níveis categóricos do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS), que devem ser utilizados em levantamentos detalhados, não estão definidos. Dessa forma, pouco se sabe a respeito da qualidade/similaridade dos mapas desse nível que vem sendo executados no país. Os principais motivos para essa situação são: elevado custo, mão-de-obra e tempo requeridos nos trabalhos de mapeamento. Uma alternativa para redução desses entraves é o mapeamento digital de solos (MDS). Sendo assim, objetivou-se: (i) comparar quatro mapas de solos convencionais de uma mesma área complexa, de mesma escala (1:10.000), elaborados por diferentes pedólogos de maneira independente, e (ii) comparar estes com um mapa de solos obtido por técnica de MDS. Para tanto, utilizou-se uma área de estudo de 182 ha, cultivada com cana-de-açúcar, localizada no município de Rafard (SP). Foram fornecidas aos pedólogos as mesmas informações: mapas geológico e pedológico semidetalhado (ambos escala 1:100.000), mapa planialtimétrico e fotografias aéreas (ambos escala 1:10.000). Viagens a campo, resultados de análise e exame de perfis foram realizados conforme estes julgaram necessário. Para o mapa digital de solos foram utilizados atributos de terreno (elevação, declividade, poder de fluxo dágua, fator LS, plano e perfil de curvatura), calculados a partir do modelo digital de elevação gerado com base no mapa planialtimétrico, e informação espectral superficial do solo de uma imagem de satélite Landsat 5 (sensor TM) obtida em período que a superfície do solo estava desnuda. Tais informações foram sintetizadas através da análise por componentes principais, sendo posteriormente feita uma compartimentação da área com auxílio da análise Fuzzy K-médias. Nos compartimentos foram realizadas observações para classificá-los como unidades de mapeamento. Os mapas foram então comparados dois a dois, sendo medida a correspondência espacial para cada um dos quatro níveis categóricos estabelecidos no SiBCS, e além destes acrescida a informação textural. Tanto para as comparações entre mapas convencionais, quanto para comparações com o mapa digital, houve redução da correspondência espacial para os níveis categóricos mais detalhados. A maior correspondência final (4º nível + textura) entre mapas convencionais se deu entre os mapas A e B (24,3 %). As maiores correspondências espaciais em relação ao mapa digital se deram entre este e o mapa A (35,2 %) e o mapa B (28,7 %). Portanto confirma-se que os mapas de solos convencionais variam conforme critérios subjetivos do executor, cuja mensuração é impraticável. O mapa de solos digital gerado pela metodologia proposta obteve índices de correspondência aos mapas convencionais semelhantes aos obtidos entre estes, sendo uma boa opção no processo de otimização dos trabalhos de mapeamento. / Soil maps are essential for the development of agricultural areas in an economically viable and environmentally friendly manner. So far, Brazil only has soil maps of small scale (1:250,000 to 1:1,000,000), whose use is limited to agricultural and environmental planning at the farm. Despite its importance, in Brazil a few mappings have been carried out by public authorities, primarily because budget constraints and lack of soil scientists. In addition, 5 and 6 categorical levels of the Brazilian System of Soil Classification (SiBCS), which should be used for detailed surveys, are not defined. Thus, little is known about the quality and level of similarity of the maps that have been undertaken in the country. The main reasons for this situation are: high cost, manpower and time required of mapping. An alternative to reducing these barriers is the digital soil mapping (DSM). Therefore, the objectives were to: (i) compare four conventional soil maps of the same complex area of the same scale (1:10,000), prepared by different independent soil scientists independently, and (ii) compare these with a soil map obtained by the DSM technique. For this purpose, we used a study area of 182 ha cultivated with sugar cane in the municipality of Rafard (SP). The same information was provided to the soil scientists: a geological map anda a semi-detailed pedological map (both scale 1:100,000), planialtimetric map and aerial photographs (both scale 1:10,000). Field trips, results of analysis and examination soil profiles were performed as deemed necessary. The information for the digital soil map included terrain attributes (elevation, slope, stream power, LS factor, plan and profile curvature), calculated from the digital elevation model generated based on the topographic map, and data reflectance of the surface soil of a satellite image Landsat 5 (TM sensor) obtained in the period that ground was bare. Such information has been summarized by principal component analysis, and subsequently made a subdivision of the area using Fuzzy K-means analysis. Observations were made in each compartment to classify them as a mapping unit. The maps were then compared two by two, the spatial correspondence being measured for each of the four levels established in the Brazilian System of Soil Classification, and beyond the increased textural information. Both for comparisons between conventional maps, and for comparisons to the digital map, there was a reduction of spatial correspondence to the more detailed categoric levels. The longest match final (4th level + texture) occurred between conventional maps A and B (24.3%). The highest spatial correlation in relation to the digital map that occurred was between it and the map A (35.2%) and the map B (28.7%). Therefore it is confirmed that the conventional soil maps vary according to subjective criteria of the soil scientist, whose measurement is impractical. The digital soil map generated by the proposed method achieved similar rates of correspondence with the conventional maps as those obtained among these, being a good choice in the optimization process of mapping work.

Orientador: Gener Tadeu Pereira / Resumo: A cana-de-açúcar é uma das culturas mais expressivas do mercado agrícola nacional. Visando um aumento de produtividade e qualidade da matéria prima, técnicas como a de manejo localizado, que já vem sendo adotada há muitos anos pelas usinas, porém, ainda de forma manual. O objetivo desse trabalho é determinar ambientes de manejo de cana-de-açúcar utilizando quantidade reduzida de variáveis de baixo custo, por meio de técnica de aprendizagem de máquina. Para atingir a máxima eficiência na predição, os dados foram submetidos à estatística descritiva, em seguida, à seleção de regressão “stepwise” para determinar quais variáveis seriam úteis ao modelo. Em seguida foi aplicado teste de multicolinearidade e, por fim, a árvore de decisão classificatória. Para avaliar a eficiência do modelo foi preparada uma matriz de confusão. Foi detectado que as variáveis ligadas às características de formação do solo foram as escolhidas para determinar os ambientes de produção, dando destaque a variável areia. A técnica de regressão “stepwise” mostrou-se eficiente na seleção de variáveis e a árvore de decisão mostrou eficiência na determinação dos ambientes, obtendo a satisfatória acurácia de 75%, além de ter gerado ambientes de manejo mais contínuos na área de cultivo. / Abstract: Sugar cane is one of the most significant crops in the national agricultural market. Aiming to increase the quality and quality of the raw material, techniques such as localized management, which has been adopted for many years by the plants, but still manually. The objective of this work is to determine the sugarcane management environments, using the reduced number of low-cost variables, through the machine learning technique. To achieve maximum prediction efficiency, the data were subjected to descriptive statistics, followed by stepwise regression selection to determine useful variable variables useful in the model. Then, the multicollinearity test was applied and, finally, a classification decision tree. To evaluate the efficiency of the model, a confusion matrix was prepared. It was detected that the variables selected to the soil characteristics were chosen to determine the production environments, highlighting a sand variable. A stepwise regression technique was efficient in the selection of variables and a reduced decision tree in the determination of environments, obtaining a satisfactory satisfaction of 75%, besides showing more continuous management environments in the cultivation area. / Mestre

Orientador: Diego Augusto de Campos Moraes / Coorientador: Luís Gustavo Frediani Lessa / Banca: Silvio Carlos Santos Nagy / Banca: Fabio Avila Nossack / Banca: Tania Maria de Carvalho / Banca: Anderson Antonio da Conceição Sartori / Resumo: O mapeamento de atributos do solo é essencial para o planejamento conservacionista das terras. A textura, composta pelas frações granulométricas areia, silte e argila, destaca-se dada sua participação em diversos processos físicos, químicos e biológicos, como movimentação e armazenamento de água, decomposição de matéria orgânica, estoque de carbono e disponibilidade de nutrientes. Nesse contexto, a pedometria e a geoestatística, utilizando métodos quantitativos de análise dos solos, possibilita a obtenção de mapeamentos numéricos, onde são estimados valores em locais não amostrados, a partir de um conjunto de dados previamente mensurados. Assim, o presente estudo teve como objetivo o uso de técnicas de geoestatística na espacialização das frações granulométricas do solo para a Fazenda Experimental Edgárdia, Botucatu-SP, buscando uma avaliação dos métodos de predição por krigagem ordinária e por simulação estocástica, no caso, a simulação sequencial gaussiana. O conjunto de dados foi composto por 95 amostras, em superfície e subsuperfície, para as quais foram obtidos os teores de areia, silte e argila, esses consistem em dados composicionais, assim para o seu tratamento foi aplicado, inicialmente, a transformação razão log-aditiva. Aos dados transformados procedeuse o ajuste dos variogramas e posterior interpolação e simulação. Os produtos gerados foram avaliados quanto sua acurácia global, pela performance dos diferentes métodos em reproduzir a estatísticas do conjunto de dad... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Mapping soil properties is essential for land conservation planning. Soil texture (sand, silt, and clay fractions) stands out for its participation in several physical, chemical, and biological processes such as water movement and storage, organic matter decomposition, carbon stock and nutrient availability. In this context, by quantitative soil analyses, pedometrical and geostatistical methods enable obtaining of numerical maps, in which unsampled sites can be estimated based on the previously measured dataset. The present study aims to spatialize soil particle-size fractions using two prediction models, ordinary kriging and stochastic simulation (gaussian sequential simulation). The evaluated area was the Edgárdia Experimental Farm, in Botucatu-SP (Brazil). Dataset consisted of 95 surface and subsurface samples, which were analyzed for sand, silt, and clay contents. These are compositional data; therefore, they were initially transformed by additive log-ratio. Then, transformed data were used for variogram fit, and further interpolation and simulation. Generated products were evaluated for global accuracy by different methods for input data statistics. The results showed that additive log-ratio transformation conditioned a normal distribution to the original data. Spatial dependence was detected, and it ranged from moderate to strong. Semivariograms were fitted to spherical and exponential models for surface and subsurface transformed data, respectively. Each individual realization obtained by gaussian sequential simulation presented a superior performance in input data reproduction if compared to ordinary kriging. The average realization map should be used for spatial characterization of soil grain-size fractions and realizations in prediction uncertainty analyses. / Doutor

Thesis (M.S.)--Mississippi State University. Department of Geosciences. / Title from title screen. Includes bibliographical references.

No description available.

Thesis (Ph. D.)--University of Hawaii at Manoa, 1986. / Bibliography: leaves 325-340. / Photocopy. / Microfiche. / xxviii, 340 leaves, bound ill., maps 29 cm

Thesis (M.S.)--Indiana University, 2008. / Title from screen (viewed on June 3, 2009). Department of Earth Science, Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI). Advisor(s): Lin Li, Pierre Jacinthe, Gabriel M. Filippelli. Includes vita. Includes bibliographical references (leaves 78-81).

Thesis (Ph. D.)--University of Wisconsin--Madison, 1970. / Typescript. Vita. eContent provider-neutral record in process. Description based on print version record. Includes bibliographical references.

Thesis (M.S.)--Oregon State University, 2011. / Printout. Includes bibliographical references (leaves 44-50). Also available on the World Wide Web.