Regressões logísticas múltiplas (RLM), que estabelecem relações matemáticas entre variáveis resposta discretas e variáveis explanatórias contínuas, foram avaliadas quanto ao seu potencial em predizer a ocorrência e distribuição de classes de solos nas regiões da Bacia Hidrográfica de Arroio Portão, de Ibirubá e Quinze de Novembro e de Viamão. A partir de modelo numérico de terreno digital (MNT) com 90 m de resolução, foram calculadas variáveis de terreno topográficas (elevação, declividade e curvaturas) e hidrográficas (distância dos rios, índice de umidade topográfica, índice de poder de córrego, comprimento de fluxo de escoamento) de cada área de estudo. Foram então estabelecidas RLM entre as classes de solos das regiões com base em levantamento tradicional e as variáveis de terreno. As regressões serviram para calcular a probabilidade de ocorrência de cada classe de solo, sendo que o mapa final de solos estimado foi produzido com base na seleção da classe de solo com maior probabilidade de ocorrência. A acurácia geral (AG), que avaliou a capacidade dos mapas estimados reproduzirem os respectivos mapas originais, foi de 40,3% (Viamão), 58,3% (Ibirubá) e 58,7% (Arroio Portão), e o coeficiente Kappa de Cohen foi de 32,6% (Viamão), 36,6% (Ibirubá) e 41,7% (Arroio Portão). A simplificação da legenda dos mapas elevou a acurácia geral dos mapas para 61,4% (Iburubá) e 67,7% (Arroio Portão) e o coeficiente de Kappa para 38,3% (Ibirubá) e 50,3% (Arroio Portão) de Kappa. Os melhores resultados foram verificados para a bacia do Arroio Portão, em escala maior que os demais (1:50.000) e que possui unidades de mapeamento de solos bem diferenciadas e, ocupando extensas áreas do terreno. Conclui-se que as RLM têm potencial como método preditivo para predição de ocorrência de classes de solos, produzindo resultados de qualidade dependente da qualidade do MNT, da escala do mapa original e do grau de relação entre as classes de solos e as variáveis de terreno. / Multiple logistic regressions (MLR), which establish mathematical relationships between discrete response variables and continuous explanatory variables, were appraised regarding their potential for predicting the occurrence and distribution of classes of soils in the areas of Arroio Port~ao Basin, of Ibirubá and Quinze de Novembro, and of Viamão. From a digital elevation model (DEM) with resolution of 90m, topographical (elevation, steepness, and curvatures) and hydrologic (distance to rivers, Topographic Wetness Index, Stream Power Index, and flow length) were calculated for each study area. MLR were established between classes of soils mapped by traditional soil survey techniques and the terrain derived variables. The regressions calculated the probability of occurrence of each soil class, and the final map predicted the occurrence of soils classes based on the selection of the soil class with larger probability of occurrence. General accuracy evaluated the capacity of the estimated maps to reproduce the respective original maps, and had values of 40,3% (Viamão), 58,3% (Ibirubá), and 58,7% (Arroio Portão), and Kappa Index was of 32,6% (Viamão), 36,6% (Ibirubá), and 41,7% (Arroio Portão). The simplification of the original map legends elevated the general accuracy to 61,4% (Iburubá) and 67,7% (Arroio Portão), and Kappa Index to 38,3% (Ibirubá) and 50,3% (Arroio Portão). The best results were verified for the Arroio Portão Basin, with larger scale (1:50.000) than the others areas and having soil mapping units more differentiated and occupying large area extensions. MLR have potential as method for prediction of occurrence of soil classes, reproducing results with quality differentiated in function of quality of the DEM, scale of the original soil map, and degree of dependence between occurrence of soil classes and terrain variables.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume56.ufrgs.br:10183/15815 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Figueiredo, Samuel Ribeiro |
| 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 |
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