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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/163331 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Machado, Israel Rosa |
| Contributors | Giasson, Elvio |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds