Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-08-17T16:38:08Z
No. of bitstreams: 1
texto completo.pdf: 2416699 bytes, checksum: 295770a8d987315b99671e453ffecf22 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-17T16:38:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1
texto completo.pdf: 2416699 bytes, checksum: 295770a8d987315b99671e453ffecf22 (MD5)
Previous issue date: 2014-12-04 / Informações sobre os solos são cada vez mais requeridas para auxiliar a tomada de decisão em uma série de questões globais, tornando crescente a procura por informações atualizadas e precisas sobre os solos. Métodos geoestatísticos apresentam bons resultados em levantamentos quantitativos de solos de níveis detalhados (escalas ≥ 1:20.000) e métodos convencionais, aparentemente, são mais eficientes em levantamentos de reconhecimento de baixa intensidade (escalas ≤ 1:250.000). O desafio é encontrar métodos de levantamento quantitativo, aplicáveis em escalas intermediárias. Este trabalho teve como objetivo realizar estudos comparativos das metodologias de mapeamento digital de atributos de solos, compatível com escalas de mapeamento semidetalhado. O estudo foi realizado na bacia do Rio Pongal, no município de Anchieta/ES (Lat 20°45’S, Long 40°45’W), com área aproximada de 14.000 hectares. A base de dados de atributos de solos foi obtida a partir dos resultados de análises de rotina para determinação do pH, CTC, MOS, teores de areia, silte e argila, de 154 amostras da camada 15 a 30 cm de profundidade. Covariáveis ambientais, geradas a partir de MDEs, dados gamaespectrométricos e imagens do satélite Landsat 8, foram usadas nos modelos preditivos. O capítulo 1 é dedicado ao estudo da variabilidade espacial dos atributos de solos, com a modelagem dos semivariogramas, avaliação do alcance e da dependência espacial. Com exceção do pH, todas as variáveis apresentaram forte dependência espacial, com alcance variando entre 297 e 565 m. O capítulo 2 trata da seleção de covariáveis mais relevantes para a predição espacial, usando Regressão Linear Múltipla (RLM) e Random Forest (RF). As covariáveis derivadas do MDE de 5 m de resolução apresentaram os melhores resultados em relação às covariáveis dos demais MDEs estudados. Os modelos RF apresentaram resultados melhores de R2 e RMSE, se comparados com os resultados da RLM. O desempenho dos modelos geoestatísticos de krigagem ordinária, cokrigagem e regressão-krigagem na predição espacial de atributos de solos foi avaliado no capítulo 3. Na avaliação final, a regressão- krigagem apresentou os melhores resultados na predição dos atributos de solos, entre os modelos geoestatísticos avaliados. Concluímos que o uso de técnicas híbridas, de regressão combinada com a krigagem, que utilizam covariáveis ambientais na predição, produzem os melhores resultados no mapeamento digital de atributos de solos em escala semidetalhadas. / Soils information is increasingly required to aid decision taking on a range of global issues, becoming growing demand for updated and accurate information on soils. Geostatistical methods have good results in quantitative soil surveys of detailed levels (scale ≥ 1:20,000) and conventional methods are, apparently, more efficient at low intensity reconnaissance surveys (≤ scales 1:250,000). The challenge is to find quantitative survey methods, applicable to intermediate scales. This work aimed to conduct comparative studies of methodologies of digital mapping of soil properties compatible with semi-detailed scales mapping. The study was conducted at the Rio Pongal basin, in the municipality of Anchieta/ES (Lat 20°45'S; Long 40°45'W), with an approximate area of 14,000 hectares. The database of soil properties was obtained from the results of routine analysis to determine pH, CEC, SOM, sand, silt and clay, 154 samples layer of 15 to 30 cm deep. Environmental covariates, generated from DEMs, gamma ray spectrometric data and images from the satellite Landsat 8, were used in predictive models. Chapter 1 is devoted to the study of the spatial variability of soil properties, with modeling the semivariogram, evaluation value range and spatial dependence. With exception of pH, all variables showed a strong spatial dependence, with range varying between 297 and 565 m. Chapter 2 deals with the selection of the most relevant variables for the spatial prediction using Multiple Linear Regression (MLR) and Random Forest (RF). The covariates derived from the DEM of 5 m resolution showed the best results in relation to other DEMs studied. RF models showed the best results in R2 and RMSE, compared with the results of MLR. The performance of geostatistical models of ordinary kriging, cokriging and regression-kriging in spatial prediction of soil properties was evaluated in Chapter 3. In the final evaluation, the regression-kriging showed the best results in the prediction of soil properties, between models geostatistical evaluated. We conclude that using hybrid techniques, regression combined with the kriging, using environmental covariates to predict, produce the best results in digital mapping of soil properties in semi-detailed scales.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/11572 |
| Date | 04 December 2014 |
| Creators | Taques, Renato Corrêa |
| Contributors | Santos, Nerilson Terra, Fernandes Filho, Elpídio Inácio |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.002 seconds