Abstract
O objetivo deste trabalho foi testar metodologias de mapeamento digital de solos (MDS) e avaliar a possibilidade de extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. A área de referência para o treinamento do modelo localizou-se no Município de Sentinela do Sul, RS, e a extrapolação foi feita para o Município Cerro Grande do Sul, RS. Desenvolveram-se pelo MDS modelos com o uso de variáveis ambientais, como preditoras, e as classes de solos - obtidas de um levantamento convencional na escala 1:50.000 - como variáveis dependentes. Testou-se o uso combinado de dois modelos de árvore de decisão (AD), treinados em duas paisagens com diferentes classes de drenagem. Para Sentinela do Sul, a concordância dos mapas preditos com os produzidos pelo levantamento convencional foi avaliada por matrizes de erro. Como a importância dos erros de mapeamento é variável, criou-se uma matriz ponderada, para atribuir diferentes importâncias aos erros específicos de mapeamento entre as distintas unidades de mapeamento. A acurácia do mapa de Cerro Grande do Sul foi avaliada pela verdade de campo. A extrapolação dos mapas gera resultados satisfatórios, com acurácia maior do que 75%. O uso de modelos com duas AD separadas por paisagens homogêneas gera mapas extrapolados com maior acurácia, avaliada pela verdade de campo.
Highlights
O mapeamento de solos é uma demanda permanente dos órgãos de planejamento no Brasil, em razão de sua importância como ferramenta para o planejamento da ocupação racional das terras
A concordância dos mapas produzidos com o mapa convencional de solos, na área de referência (Município de Sentinela do Sul), foi avaliada com o uso de matrizes de erro (Congalton, 1991), que expressam a relação entre os pixels classificados e os originais (Coelho & Giasson, 2010)
2. O uso conjunto de dois modelos de árvores de decisão, divididos por paisagens homogêneas, melhora a concordância entre o mapa digital e o convencional de solos, na área de referência, e gera mapas extrapolados com maior acurácia avaliada pela verdade de campo
Summary
O estudo foi realizado nos municípios de Sentinela do Sul e Cerro Grande do Sul, RS, situados na Mesorregião Metropolitana de Porto Alegre e limitados pelas coordenadas UTM 6.590.300 a 6.630.400 m S e 430.100 a 434.000 m E (datum SAD 69, zona 22S), com área aproximada de 28.196 ha e 32.474 ha, respectivamente. A análise das classes de solos do mapa convencional foi o critério utilizado para a distinção das paisagens em Sentinela do Sul, já que a descrição das classes, nas unidades de mapeamento (UM), indica a drenagem do ambiente. Em Cerro Grande do Sul, onde não havia mapa de solos em escala semidetalhada, a separação dos dois tipos de ambiente foi feita pela observação dos mapas gerados pelos modelos no momento da geração dos mapas digitais, em que as áreas bem e mal drenadas tornaram-se evidentes. Os modelos preditores das unidades de mapeamento foram gerados pelo algoritmo de abordagem de aprendizado de máquina supervisionado ("Simple Cart"), tendo-se correlacionado as informações pedológicas das UM com as variáveis ambientais utilizadas. Os mapas de predição de ocorrência de unidades de mapeamento foram gerados a partir da implementação das regras de classificação provenientes dos modelos de AD. Descrição das unidades de mapeamento no mapa de solos de Sentinela do Sul, RS (Giasson et al, 1996)
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