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

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

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

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

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

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

Experimentos em casa de vegetação, tendo como substrato solo de uma área de cerrado da região de Sorocaba-Itapetininga e como culturas soja e milho, procuraram estabelecer relações de produtividade comparando-se o efeito dos componentes termofosfato potássico fundido (TKF), superfosfato simples (SSP) e superfosfato triplo (TSP) como fontes unicamente de fósforo, em adição a potássio, nitrogênio e enxofre, como fontes de NPK. Esses fertilizantes foram adicionados em vasos com 2 Kg de solo, empregando-se 150Mg P/KG de solo em ambros os experimentos. No caso do NPK, o teor dos demais elementos guardava uma relação N:P2O5:K2O de 4:14:8. Além disso, foi feito também um segundo plantio das mesmas culturais nos vasos, porém, sem fertilização adicional. A produção de matéria seca mostrou que o TKF sem adições é equivalente aos fertilizantes solúveis em água, com importante efeito residual no segundo plantio para a soja. Para o milho, a produção com TKF foi superior à dos demais fertilizantes no primeiro plantio, aumentando no segundo. A adição de K,N e S aumentou ligeiramente a produção com TKF, obtendo-se melhores resultados com TSP e SSP no primeiro plantio em ambas culturas. No segundo plantio, a produção com os fertilizantes foi nivelada a valores baixos semelhantes aos da testemunha. Experimentos de lixiviação do mesmo solo, fertilizado com TKF, SSP e TSP em série fosfática e série NPK em gomo superior de coluna de Lixiviação aquosa, mostraram grande fixação de P proveniente das fontes solúveis,paralelamente ao K e Ca. O P do TKF quase não apresentou fixação. Experimentos semelhantes foram efetuados com \"solos artificiais\" constituídos por concentrado de caulinita, bauxita natural e concreção limonítica natural, e comparando-se duas fontes fosfatadas, TKF e SSP. Os resultados evidenciaram grande fixação de fosforo proveniente do SSP e pequena do TKF. Foi possível caracterizar uma fixação sob forma insolúvel em água e solúvel em acido cítrico sobretudo da fonte SSP. A fixação foi maior na limonita, seguindo-se a bauxita ferruginosa e, por último, a caulina. Dois plantios de milho foram realizados em latossolo Vermelho Amarelo com calagem com fertilização TKF (termofosfato magnesiano fundido) e SSP (série pura), e com adição de N e K (série NPK) somente no primeiro plantio. Os resultados não favoreceram o TKF em relação aos demais fertilizantes. Em área nova, sem calagem e fertilização fosfática, o TKF apresentou melhor produção de grãos de milho. / This thesis reports about the experiments carried out both in a green house and in the field, in order to compare the agronomic efficiency of conventional fertilizers (soluble in water). The first experiment took place in a green house, with pots containing savanna soil from the Sorocaba-Itapetinga region, under soy-bean and corn culture. Compared were the effects of the application of \"smelted potassium-thermo phosphate\" (TKF), simple super-phosphate (SSP), and triple super-phosphate (TSP), as sources of phosphate only, whereas to other pots potassium, nitrogen and sulphur was added as sources of NPK. To correlate the results, a reference standard was used (without any fertilizer). All fertilizers were added to pots containing 2 Kg soil, using 150mg P per Kg soil for all experiments. The relation between the elements N: P2O5:K2O in NPK was as 4:14:8. A second planting was carried out in the same pots, with the same crops, without additional fertilizer. Resulting, there was no change in the production of dry material, which shows that TKF without addition of NPK is equivalent to water-soluble fertilizer. The second soy-beans planting showed a significant residual effect. In the first corn plantation, the production with TKF was higher than the one with SSP and TSP. The second corn planting, because of the residual effect, showed an even higher production. The addition of K, N, and S slightly increased the production with TKF, and resulted in better results with TSP and SSP in the first planting under both cultures. In the second planting, the production with fertilizers was levelled to lower values similar to those of the reference standart. In the second experiment columns for leaching were used, with the same soil, fertilized with TKF,SSP and TSP in the phosphatic series and series of NPK in the upper section of the watery leach-column, showing a large fixation of P coming from the soluble sources, parallel to K and Ca. The P of the TKF did hardly show fixation. In a second phase similar experiments were carried out, using artificial soil of Kaolinite, ferruginous bauxite and ferruginous limonite concretions, and comparing two phosphate sources, TKF and SSP. The results demonstrated large fixation of phosphorus coming from the SSP and little from TKF. It was possible to characterize a certain fixation under the in water insoluble form and soluble in citric acid(adsorption and centering) and under the form of stable compost, insoluble in citric acid mainly from the SSP source. The fixation was larger in limonite, following bauxite and, lastly, kaolinite. The third experiment was carried out in the field. Two plantations of corn were realized in a reddish -yellow Latosol with setting (\"calagem\"), fertilized with TKF, TMgF (smelted thermo-phosphate manganese) and SSP (pure series). Only in the first plantation

A área estudada localiza-se próxima a cidade de Ilha Solteira. O substrato e o basalto alterado com contribuição de arenitos intertrapianos. Há também um nível de seixos de quartzo, arenito e basalto. O trabalho de campo caracterizou-se pela identificação e estudo dos perfis verticais dos solos em topossequências e, principalmente, pela pesquisa das transições laterais e do seu estudo detalhado. Ele permitiu identificar diferentes tipos de pedogênese e de horizontes, organizados em seqüências verticais ou laterias. A cobertura pedológica estudada caracteriza-se pela presença de solos com caulinita dominante e outros com esmectitas dominantes. A relação espacial entre eles mostra que os solos cauliníticos são mais antigos e que, entre eles, se intercala, provavelmente, a colocação de seixos. Nesse caso, sugere-se que a sucessão de solos com caulinita dominante para solos com esmectitas dominantes decorra de uma frente de bissialitização ascendente, transformando os solos a partir da sua base. A cobertura pedológica com esmectitas dominantes apresenta sequências nodulares, com nódulos litorreliquiais vermelhos e matriz poliédrica. Em relação ao basalto alterado bege da base do perfil, os nódulos perdem parcialmente a sílica, concentram o ferro e, em menor proporção, o alumínio. No horizonte nodular, uma parte dos nódulos se transforma em plasma e o ferro liberado pode alimentar as soluções da base do perfil. As sequências nodulares com matriz poliédrica são transformadas a partir de sua base, por um horizonte argiloso e vértico, sem nódulos, que aparece em forma de cunha, entre o horizonte nodular e o basalto alterado. Microscopicamente, essa transformação caracteriza-se pela diminuição da coesão e fissuração dos módulos. O determinismo dessa transformação poderia ser a modificação do regime hídrico, por concentração da água no centro das depressões, causadas pela irregularidade da frente de alteração do basalto. Uma outra frente de transformação afeta a cobertura pedológica com esmectita dominante, cuja cor dos seus solos passam lateralmente e verticalmente do vermelho (montante e parte somital dos perfis) ao bruno (jusante e base dos perfis). Provavelmente, essa transformação relaciona-se às condições de unidade do solo a jusante. Ela corresponde à fase mais recente da evolução dessa cobertura pedológica. / The área studied is a small parto f a watershed near the town of Ilha Solteira. The substratum is of basalt with a generally weak, variable contribution of intertrapped sandstone. There is also a covering layer of quartz, sandstone and basalt pebbles. The field work is characterized by the identification and study of vertical soil profiles, in toposequences and, principally, by research and in-depth study of lateral transitions. It also permits the identification of various different types of pedogenesis and horizons, organized in vertical and lateral sequences. The soil mantle under study was characterized by the presence of a kaolinite-dominated soil sample and another smectite-dominated one. The spatial convection between them demonstrates that the kaolinitic soil is the older, and between the two some pebbles were presumably deposited. In this case, it suggests that the sucession of the kaolinite-predominant soil to the smectite-predominant soil occurs at an ascendent front of bisialitization, transforming the soil upwards from the base. The smectite-predominant soil mantle presents vertical nodulous sequences, with red lithorelictal nodules and a polihedric matrix. In the modified beige basalt at the profile\'s base, the nodules partially lose silica, also concentrating iron and, to a lesser degree, aluminium. In the nodulous horizons, some nodules are transformed into plasma, and the iron liberated may enrich the solutions at the profile\'s base. The nodulous sequences in the polihedric matrix are transformed, upwards from the base, by a clayey and vertic horizon, without nodules, which appears as a wedge, between the nodulous horizons and the modified basalt. Under the microscope, this transformation is characterized by a reduction in cohesion and by the fissuring of the nodules. The determinism of this transformation could be the modification of the hydric regimen, in terms of water concentration, at the centers of the depressions caused by irregularities of the basalt changes. A different transformation front affects the smectite-predominant soil mantle, whose soil color changes laterally and vertically from red (uphill, at the summit of the profiles) to brown (downhill, at the base of the profiles). This modification is related to, the downhill soil humidity. It corresponds to the soil mantles most recent phase of evolution.

Este trabalho trata do estudo das coberturas pedológicas no médio Vale do Rio Paramirim - Bahia. Descreve, analisa e interpreta os dados e de laboratório e identifica a distribuição espacial da pedo-morfologia, além de mostrar as relações entre as coberturas e a morfologia do relevo. A metodologia usada engloba estudos de campo, cartografia por sensores remotos e análises de laboratório. Com este estudo chegou-se à identificação de dois sistemas de transformação pedológica - \"solos lateríticos com couraça ferruginosa em silcrete e/ou planossolo e silcrete em planossolo\". A partir da identificação desses sistemas de transformação pôde-se detectar as relações entre as unidades de mapeamento, que indicaram a existência de seqüências genéticas de evolução da pedo-morfologia. Isto é, cada unidade mapeada representava uma etapa de evolução tanto da cobertura pedológica como do relevo. Com este estudo pôde-se evidenciar que: - os solos largamente cartografados na região, como latossolos, são na verdade, relíquias de uma cobertura laterítica com couraça ferruginosa, cuja gênese se diferencia daquela dos latossolos; - as coberturas dentríticas, cartografadas como depósitos residuais de superfície dee erosão, são na verdade, coberturas pedológicas; - essa cobertura laterítica está em desequilíbrio com as condições pedobioclimáticas atuais e ocupava, outrora, uma maior extensão; - o silcrete está em desequilíbrio, embora a presença de sílica secundária na fase argilosa da cobertura planossólica, represente um enriquecimento dessa última, em sílica; - a distribuição atual dos solos e dorelevo, é função da evolução do sistema de transformação pedológica. / This paper is about a research upon pedological mantles in the middle-valey of the Paramirim River in Bahia State - Brazil. It describes, analyses and interprets field and laboratory data as well as it demonstrates relations between mantles and relief. The adopted methodology comprehends field studies, remote sensing, cartographical and laboratory analyses. It identifies two pedological transformation systems - \"ferricrets lateriticals soils to silcrete and/or planosoils\". From this pedological transformation system it was possible to detecte relations amongst different mapping units that points out genetic pedo-morphological evolutions sequences. In other words, each mapping unit represents an evolution stage of pedological mantle as well as relief. This study evidenced that: - the soils mostly mapped in the Paramirim Middle-Valley with \"latossolos\"; - the detriticals mantles mapped with residual surface erosion deposits are pedological mantles; - this ferricrete lateritical soils are in imbalance with presently pedo-bioclimatic conditions and it used to be more extensive in environment; - the silcrete is in imbalance too although secondary silice in clay phase of planosolic mantle represents an enrichment in silice; - the currently distribution of soils and relief is function of pedological transformation system evolution.

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