Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Resumo: A realidade brasileira mostra um quadro adverso com relação à ocupação do solo e com conseqüências diretas sobre os corpos d'água. As águas superficiais e subterrâneas já vêm sinalizando a desorganização territorial e a falta de planejamento da ocupação do solo. Sendo assim o uso adequado da terra é o primeiro passo em direção à agricultura sustentável. Para isso, deve-se empregar cada parcela de terra de acordo com a sua capacidade de sustentação e produtividade econômica, de forma que os recursos naturais sejam colocados à disposição do homem, para seu melhor uso e benefício, procurando, ao mesmo tempo, preservar estes recursos para gerações futuras. Neste sentido, considerando-se a necessidade de um planejamento da ocupação do solo, este trabalho teve como objetivo classificar terras para irrigação da parte inicial da Microbacia do Rio Pardo - SP, a fim de obter o mapa interpretativo da área, utilizando-se do Sistema de Informação Geográfica (SIG) IDRISI 32. O sistema de classificação de terras para irrigação mais difundido no mundo é o sistema do "U.S. Bureau of Reclamation". Neste sistema, a classe de terra é definida como uma categoria de terras tendo atributos físicos, químicos e econômicos similares, os quais afetam a adaptabilidade da terra para irrigação. O sistema tem seis classes, sendo normalmente reconhecidas quatro classes aráveis, de acordo com a sua aptidão para agricultura irrigada, uma classe provisória e uma última classe de terras não aráveis. O presente trabalho foi desenvolvido com base na metodologia desse sistema... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo). / Abstract: The Brazilian reality shows an adverse picture with relation to the occupation of the soil and with direct consequences on the bodies of water. The superficial and underground waters already come signalling the territorial disorganization and the lack of planning of the occupation of the soil. Being the adapted use of the land is the first step in direction to the maintainable agriculture. For that, each land portion should be used in agreement with its supportation capacity and economic productivity so that the natural resources they are placed available to the man for its best use and benefit trying at the same time to preserve these resources for future generation. In this sense, sells the need of a planning of the occupation of the soil, this work had as objective to classify lands for irrigation of the initial part of the watershed of Pardo river - SP, in order to obtain the interpretative map of the area, being used of the Geographical Information System (GIS) IDRISI 32. The system of classification of lands for irrigation more diffused in the world it is the system of " U.S. Bureau of Reclamation ". In this system the land class is defined as a category of lands had similar physical and economic attributes, which affect the adaptability of the land for irrigation. The system has six classes, being recognized four classes you usually plowed, in agreement with its aptitude for irrigated agriculture, a class provisory and a last class of lands didn't plow. The present work was developed based on the methodology of that system... (Complete abstract, click electronic address below). / Mestre

Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Resumo: A análise de mapas de produtividade, no contexto da agricultura de precisão, é um dos recursos utilizados na tentativa de compreender e manejar a variabilidade espacial da produtividade e da qualidade das culturas. Mapas de produtividade de milho e de soja gerados por um sistema comercial de monitoramento de colheita para as safras de 1998, 1999 e 2000 foram estudados e submetidos a um processo de classificação através da técnica de análise de agrupamento para o conjunto de dados dos três anos reunidos em uma imagem composta. Objetivou-se, a partir dos agrupamentos obtidos, associar algumas tendências de variação no comportamento da produtividade que pudessem caracterizar essas regiões com comportamentos diferenciados dentro da área. Com o auxílio de um levantamento de atributos físicos e químicos do solo e outros conjuntos de informações, foi verificada a possibilidade de relacionar a variabilidade desses atributos com as sub-regiões que se pretendia identificar na área, ou se os fatores climáticos, como os índices de precipitação pluviométrica, podiam demonstrar alguma influência na produtividade em virtude da variabilidade espacial dos atributos de solo nestas sub-regiões. Foram utilizados programas geoestatísticos para estudar o nível de dependência e a estrutura da variabilidade espacial dos dados de produtividade e de atributos de solo. As análises de comportamento da produtividade e a sua classificação pela análise de agrupamentos, bem como o mapeamento de atributos do solo, foram realizados com a utilização de um sistema de informação geográfica (SIG). Os resultados obtidos demonstraram que os dados de produtividade expressaram uma dependência espacial bastante... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo). / Abstract: Yield maps analysis, into precision farming context, is one of the resources used in order to understand and manage the spatial variability of crop's yield and quality. Corn and soybean yield maps obtained from a commercial yield mapping system for three seasons (1998, 1999 and 2000) were studied and classified by a clustering analysis technique using all seasons dataset mixed in a composite image. The aim of this project was to associate some variation trends on the yield behavior to the clusters obtained, in order to characterize these regions with different behaviors within the area. Using a dataset of physical and chemical soil characteristics from a grid soil survey, it was verified the possibility of relating the soil attributes variability to the sub-regions identified in the area. It was still investigated if rainfall index could demonstrate some influence on yield due to spatial variability of the soil attributes on these sub-regions. It was used a geostatistical software for studying the dependence level and the spatial variability framework of yield and soil attributes data. Soil attributes mapping, as well yield behavior analysis and its classification by the clustering analysis were made using a geographical information system (GIS). The results showed that the yield datasets expressed a consistent spatial dependence, which correlation distances ranged from 30 to 40 meters. The spatial variability degree expressed by the structural semivariance contribution index (%C) achieved a high variability level to Corn on 1998 season and medium variability on Soybean 1999 and Corn 2000 season. The clustering analysis technique applied to the three yield maps datasets became possible split the area in four sub-regions. The combination of the maps classified by yield levels allowed defining four yield behavior classes expressively related to the obtained... (Complete abstract, click electronic address below). / Mestre

Orientador: José Eduardo Corá / Banca: Célia Regina Paes Bueno / Banca: Waldir de Carvalho Junior / Banca: Antonio Sérgio Ferraudo / Resumo: O presente estudo buscou desenvolver um modelo capaz de compreender as relações solo-paisagem para a predição de classes de solo das folhas do IBGE de Ribeirão Preto, Serrana, Cravinhos e Bonfim Paulista, que constituem a quadrícula de Ribeirão Preto. Para isto, foram utilizadas informações contidas em um mapa pedológico convencional semidetalhado na escala 1:100.000, um Modelo Digital de Elevação (MDE) com resolução espacial de 30 metros, além do mapa geológico na escala 1:50.000. Do mapa geológico foi obtida a litologia e do MDE, foram obtidas as variáveis geomorfométricas por meio de técnicas de geoprocessamento. Todas essas informações foram relacionadas em uma matriz, de onde foram selecionadas três amostragens estratificadas de acordo com a área das classes, extraindo-se dados para treino e teste, que foram utilizados para aplicação em modelos do método Random Forest e avaliação da acurácia. Foram testados diferentes ajustes, com aplicação dos modelos nas classes no segundo e terceiro nível categórico. Com uma amostragem que compreende apenas 0,43% do total da área, o modelo para o segundo nível categórico apresentou uma exatidão global de 62,5%, com o mapa digital de solos apresentando uma persistência de 70,63% das classes do mapa original, valores maiores do que os apresentados para o terceiro nível categórico, com exatidão global de 57,1% e persistência de 44,24%. As variáveis mais importantes na compreensão das relações solo-paisagem foram Litologia, Elevação, Declividade e Distância da rede de drenagem. O estudo mostrou que a metodologia empregada é capaz de contribuir para criação de mapas de solo, com a possibilidade de ser empregado em áreas onde não há informações de solos pré-existentes, de maneira rápida e menos onerosa, auxiliando o trabalho dos pedólogos / Abstract: This study aimed to develop a model to understand the soil-landscape relationships to predict soil classes of topographic sheets of IBGE from Ribeirão Preto, Serrana, Cravinhos and Bonfim Paulista, constituting the grid Ribeirão Preto. For this, we used information included in a conventional semi-detailed soil map at 1:100,000 scale, a Digital Elevation Model (DEM) with a spatial resolution of 30 meters, in addition to the geological map at 1: 50,000 scale. From geological map was obtained lithology and from MDE were obtained the geomorphometric variables through geoprocessing techniques. All this information was linked in a matrix, from which they were selected three stratified sampling according to the area of classes, extracting data for training and testing, which were used for use in models of Random Forest method and evaluation of accuracy. Adjustments were tested with application of models in classes on the second and third categorical level. With a sample comprising only 0.43% of the total area, the model for the second categorical level had an overall accuracy of 62.5%, with the digital soil map showing a persistence of 70.63% of classes from original map, higher values than those presented for the third categorical level, with an overall accuracy of 57.1% and persistence of 44.24%. The most important variables in understanding the soil-landscape relationships were Lithology, Elevation, Slope Distance and drainage network. The study showed that the method is able to contribute to the creation of soil maps, with the possibility of being employed in areas where there is no pre-existing soil information quickly and less costly way, assisting the work of soil scientists / Mestre

Orientadores: Paulo Sérgio Graziano Magalhãe, Armando Zaupa Remacre / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-27T21:34:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sanches_GuilhermeMartineli_M.pdf: 13551439 bytes, checksum: 1aa534b602f92044d4ea34bee5e63027 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Umas das ferramentas utilizadas na Agricultura de Precisão (AP) é a geoestatística, cujo principal objetivo é a descrição dos padrões espaciais e a estimativa de dados em locais não amostrados. Um dos fatores limitantes para se fazer um adequado mapeamento do solo e atender os requisitos mínimos dos métodos de interpolação é a necessidade de uma amostragem densa da área, o que inviabiliza muitas vezes o mapeamento do solo, devido ao demorado e custoso processo de retirada de amostras. Dentro deste contexto os métodos de interpolação geoestatísticos vislumbram uma solução para o presente desafio, tornando possível a descrição da variabilidade espacial do solo com uma pequena amostragem da variável a qual se deseja conhecer, utilizando para isto outros atributos que são mais facilmente mensuráveis e a um custo menor. Uma das técnicas possíveis para otimizar a quantidade de pontos amostrais consiste na utilização de dados obtidos através de sensores de solo para orientação da amostragem. Este trabalho tem como hipótese que, utilizando dados provenientes de sensores de Condutividade Elétrica Aparente (CEa) do solo em conjunto com técnicas de geoestatística, é possível, através de uma amostragem direcionada e reduzida, conhecer a descrição da variabilidade espacial da fertilidade e do estado físico dos solos com adequada precisão. A presente pesquisa teve como objetivo obter mapas da variabilidade espacial dos atributos químicos e físicos do solo utilizando um número reduzido de amostras e aplicando métodos de interpolação geoestatísticos (krigagem ordinária e com deriva externa), tendo como base dados de condutividade elétrica aparente do solo. A metodologia utilizada para a obtenção dos mapas de variabilidade espacial dos atributos do solo indicam que é possível prever mapas que podem ser utilizados para recomendação de fertilizantes à taxa variável. Esta abordagem abre novas possibilidades para que atributos agronômicos importantes possam ser estimados em grandes áreas a partir de um número reduzido de amostras, auxiliando os agricultores no manejo da cultura e tomada de decisão / Abstract: One of the tools used in precision agriculture (PA) is geostatistics, which main objective is to describe the spatial patterns and the estimated data on non-sampled locations. One of the limiting factors for making a proper soil mapping and meet the minimum requirements of interpolation methods is the need for a dense sampling grid, which often makes it impossible, as the process are time consuming and expensive. Within this context, the geostatistical interpolation methods envision a solution for this challenge, making it possible to describe the soil spatial variability with a small sampling of the primary variable (which you want to know), using other attributes that are easily measured. One of the possible techniques to optimize the number of soil sampling is the use of data obtained from soil sensors. This work the assumption that, using data from the Apparent Electrical Conductivity (ECa) together with geostatistical techniques, it is possible, through a targeted and reduced sampling, know the spatial variability of soils fertility and physical condition with adequate precision. Therefore, this research aims to obtain maps of the spatial variability of chemical and physical soil properties using a reduced number of samples and applying geostatistical interpolation methods (ordinary kriging and kriging with external drift), based on data of apparent electrical conductivity. The methodology used to obtain the maps of spatial variability of soil attributes indicate that it is possible to provide maps that can be used for fertilizer recommendation to the variable rate. This approach opens new possibilities for important agronomic attributes be estimated in large areas from a small number of samples, assisting farmers in crop management and decision-making / Mestrado / Maquinas Agricolas / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Coorientador: Paulo Milton Barbosa Landim / Coorientador: Amílcar Oliveira Soares / Banca: Rodrigo Lilla Manzione / Banca: Ednaldo Carvalho Guimarães / Banca: Luiz Gustavo Frediani Lessa / Banca: Maria Helena Moraes / Resumo: Os métodos convencionais de levantamento e classificação de solos são demorados, tem alto custo, com limites abruptos entre as unidades de mapeamento. Além disso, não são adequados para a aplicação da agricultura de precisão, pois a dependência espacial dos atributos do solo não é considerada. Dentro desse contexto, o presente trabalho teve por objetivos: analisar e mapear os atributos dos solos pela análise espacial univariada (simulação geoestatística) e multivariada (escalonamento multidimensional), anteriormente classificados por unidade de mapeamento e verificar a sensibilidade de cada atributo utilizado na definição dos grupos de solo. O estudo foi realizado na Fazenda Experimental Edgardia com área de 1200,32 ha, localizada no Município de Botucatu, Estado de São Paulo, e pertencente à Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP. Os dados de solos (atributos físicos e químicos) analisados foram adquiridos do mapa semidetalhado de solos elaborado por Carvalho et al. (1991). A malha amostral foi composta por 90 pontos (25 trincheiras e 65 tradagens). Neste estudo foi desenvolvido um método de classificação de solos com base nas propriedades do solo e sua continuidade espacial. Foram utilizados o método geoestatístico da simulação estocástica para o mapeamento de propriedades do solo e a análise multivariada do escalonamento multidimensional/MDS para identificar grupos de solos. Também, foi realizada análise de sensibilidade de como cada atributo diagnóstico controla esses grupos de solos. Na área de estudo foi verificado que há uma maior ocorrência de solo pouco desenvolvido, com horizonte B ou C com acúmulo de argila, eutrófico, de cor bruno e argiloso. A aplicação da simulação sequencial e escalonamento multidimensional permitiu identificar os grupos de solos e agrupou os atributos diagnósticos em oito grupos com características diferentes, demonstrando... / Abstract: Conventional methods of survey and soil classification are time consuming, are costly, with sharp boundaries between the mapping units. Also, they not suitable for precision agriculture application, because of the spatial dependence of soil properties is not properly considered. Within this context, this study aimed to: analyze and mapping soil attributes by univariate (geostatistical simulation) and multivariate (multidimensional scaling) analysis, previously classified by mapping unit and check the sensitivity of each attribute used in the definition of classes soil. The study was conducted at the Experimental Farm Edgardia, with an area of 1200.32 ha located in Botucatu, State of São Paulo, belonging to the Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP. The soil data (physical and chemical attributes) here analyzed was collected during the preparation of a semi-detailed soil map prepared by Carvalho et al. (1991). The sampling consisted of 90 points (25 trenches and 65 augers). This study developed a method of classification of soil based on soil properties and their spatial continuity. We used stochastic geostatistical simulation for mapping soil properties and multidimensional scaling (MDS) to identify soils classes. In addition, we performed a sensitivity analysis of how each diagnosed attribute controls these groups of soils. In the study area it was found that there is a higher occurrence of undeveloped soil, with textural B horizon or C, eutrophic, brown color and clay. The application of sequential simulation and MDS identified soil classes and grouped attributes into eight diagnostic groups with different characteristics, demonstrating the potential of this methodology for soils mapping. The sensitivity analysis showed that soils of groups 1, 2, 3 and 5 are less likely to be incorrectly classified than soil of groups ... / Doutor

O objetivo deste trabalho foi comparar as classificações obtidas por meio de algoritmos de classificação não supervisionada e supervisionada, aplicados a uma região com paisagem complexa, dentro da bacia do rio Corumbataí, SP. Foram utilizados os algoritmos de Máxima Verossimilhança, no software ENVI, e CLUSTER, o ISOCLUST e o MAXSET no software Idrisi o. A imagem multiespectral utilizada foi do satélite SPOT. A área de estudo abrangeu os municípios de Piracicaba, Rio Claro, Itirapina, Analândia, Corumbataí, Charqueada e Ipeúna. Foram observadas várias categorias e classificadas, dentre elas, as seguintes: cana-de-açúcar, pasto, vegetação nativa, solo exposto, reflorestamento e área urbana. Após o reconhecimento em campo das categorias, procedeu-se à classificação utilizando-se os algoritmos Foram observadas várias categorias e classificadas, dentre elas, as seguintes: cana-de-açúcar, pasto, vegetação nativa, solo exposto, reflorestamento e área urbana. Após o reconhecimento em campo das categorias, procedeu-se à classificação utilizando-se os algoritmos CLUSTER, ISOCLUST E MAXSET, dos quais o que apresentou melhores resultados foi o ISOCLUST, sendo, portanto, o mais recomendado para utilização por ser eficiente e demandar menor tempo para obter-se a classificação final da vegetação / not available

Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Carlos Alberto Oliveira de Matos / Banca: Andrea Bogatti Guimarães Tomazella / Banca: Ivana Furio Batista / Banca: Leticia Colares Vilela / Resumo: O presente trabalho teve como objetivo determinar a variabilidade espacial da fertilidade e de propriedades físicas do solo, em área irrigada sob sistema de pivô central cultivado com culturas anuais em plantio direto, com o intuito de verificar as conseqüências do uso intensivo do solo com irrigação, buscar soluções para melhor utilização de insumos e da água de irrigação, e subsidiar o mapeamento em diferentes zonas de manejo. O estudo foi realizado no município de Colômbia (SP), num pivô central de 65ha, cujas coordenadas geográficas são: latitude 20º16’09-S e longitude 48º40’43-W, em LATOSSOLO VERMELHO Distrófico, textura média. As amostras de solos georreferenciadas foram coletadas em duas profundidades (0-0,2 e 0,2-0,4m) e analisadas quanto ao pH em CaCl2, H + Al, matéria orgânica, Presina, cálcio, magnésio e potássio, e micronutrientes: boro, cobre, ferro, enxofre, manganês e zinco; sendo calculados: soma de bases (SB), CTC, V%. Foram realizadas também análises de granulometria e densidade de partículas. Nas profundidades de 0-0,05 e 0,20-0,25m analisou-se: densidade do solo, porosidade total, micro e macroporosidade; sendo a umidade atual realizada somente na profundidade de 0-0,05m. A análise da dependência espacial foi realizada por meio do ajuste dos dados ao variograma experimental e da interpolação de dados através da krigagem ordinária, visando definir o padrão espacial das variáveis estudadas. Com base nos mapas obtidos foram estabelecidas zonas de manejo da fertilidade do solo e dos parâmetros físico-hídricos para manejo da irrigação. De acordo com os resultados obtidos, verificou-se que mesmo em área restrita como a do pivô central, ocorre variabilidade espacial tanto das características químicas quanto físicas. Os atributos químicos e físicos do solo apresentaram dependência espacial de média a forte.. (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The aim of this work was to determine the spatial variability of fertility and physical properties of the soil, in an irrigated area under central pivot system cultivated with annual cultures in no tillage system, to verify which are the possible influences that the intensive soil use with irrigation causes, to looking for solutions to improve the input and the irrigation water use, and to enhanced the plotting in different control zones. The study was accomplished in Colombia's Municipal district (SP), with geographical coordinates: latitude 20º16’09-S and longitude 48º40’43-W, in a loamy dystrophic Red Latosol. The georeferencing soil samples were collected at two depths (0- 0.20 and 0.20-0.40 m) and were analyzed by pH (CaCl2), H + Al, MO-organic matter, Presin, Ca, Mg, K, SB, CTC, V%, B, Cu, Fe, S, Mn, and Zn. Were determined granulometry, soil density and particles density, total porosity, micro and macroporosity. The spatial analysis dependence was realized through the data adjustment to experimental variogram and ordinary kriging interpolation, aiming to define the standard space of the studied variables. Based in this maps, were established soil fertility handling control zones and of the physics parameters for irrigation handling. Using obtained results, it is possible to conclude that: even in a restricted area as the central pivot occurs spatial variability as much the chemical how much the physical characteristics; the chemical and physical attributes of the soil presented strong spatial dependence; the spatial dependence of the chemical attributes varied from 86 to 700m superficially and from 113 to 533m subsuperficially, to concluding itself that in the fertility handling it should considering the distance from 86m; the spatial dependence of the physical attributes varied from 207 to 714m, concluding itself that in the soil physical variables handling... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

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