Resumo: A utilização do sensoriamento remoto cresce cada vez mais na agricultura e isso promove questionamentos sobre sua eficiência em relação aos demais métodos usuais. Assim, o objetivo deste estudo foi comparar metodologias de mapeamento de solos, usando amostras de campo e dados espectrais (de laboratório e de uma simulação Landsat-TM) para estimar esta correlação. As amostras de solo utilizadas foram coletadas em região de várzea com grande variedade pedológica. A distribuição das classes de solo nos mapas foi baseada em análise de independência por Qui-quadrado. Foram determinadas 10 classes de solos na área de estudo, sendo seis no primeiro nível categórico. O mapa de solos com dados espectrais de laboratório apresentou baixa correlação com os dados convencionais. O mapa de dados espectrais, simulando os comprimentos de onda correspondentes às bandas do sensor Landsat-TM demonstrou distribuição semelhante ao mapa anterior, com menor correlação ao método convencional. Assim, verifica-se que o mapeamento de solos de várzea com os dados espectrais mostra baixa correlação com os dados convencionais, porém, ainda assim estatisticamente significativo.

Abstract: The use of remote sensing is increasing in agriculture and this raises questions about its efficiency over other usual methods. Thus, the purposes of this study were to compare methodologies for soil mapping, using field samplings and spectral data (from laboratory and from a simulated Landsat-TM), and to estimate their correlation. The soil samples were collected in a wetland with a great variety of soil classes. The distribution of soil classes in the maps was based on independence analysis by the Chi-square. Ten soil classes were determined in the study area, 6 in the first category level. The map of laboratory spectral data showed low correlation with conventional data. The map of spectral data that simulated wavelenghts corresponding the spectral bands of Landsat-TM sensor showed the same behavior of the previous map, with lower correlation with the conventional data. Thus, we verified that the mapping of paddy soils with spectral data shows low correlation with conventional data, however, still rather positive.

O objetivo deste trabalho foi desenvolver e testar um método para a determinação da classe de solo e sua separabilidade na paisagem dos solos presentes em uma área de estudo localizada no estado de São Paulo. Um conjunto de equações discriminantes foi obtido utilizando-se o sistema SAS que permitiu estabelecer a classe de solo na área de estudo. Foram analisadas 16 classes de solos as quais foram estabelecidas equações discriminantes compostas pelas bandas 1, 2, 3, 4, 5, e 7 do sensor TM5/ Landsat. As leituras espectrais foram realizadas em 185 pontos da área de estudo, donde se extraiu a reflectância da imagem. Classes de solos podem ser individualizadas por meio de análise discriminante utilizando-se informações sobre seu comportamento espectral obtida pela metodologia apresentada. A análise discriminante apresentou índices de acerto acima de 40% dentro da classe de solo avaliada, para 14 das 16 classes de solos. Utilizando-se as dez classes com maior número de áreas mínimas cartografadas o acerto, dentro a classe, foi maior que 50% para sete classes de solos, com acerto global estabelecido em 52%. Quando se agrupou as classes de solos em função do seu material de origem, o acerto passou para 70%.

The aim of this study was to develop and test a method to determine and discriminate soil classes in the state of São Paulo, Brazil, based on spectral data obtained via Landsat satellite imagery. Satellite reflectance images were extracted from 185 spectral reading points, and discriminant equations were obtained to establish each soil class within the studied area. Sixteen soil classes were analyzed, and discriminant equations that comprised TM5/Landsat sensor bands 1, 2, 3, 4, 5, and 7 were established. The results showed that this methodology could effectively identify individual soil classes using discriminant analyses of the spectral data obtained from the surface. Success rates of > 40% were achieved for 14 of the 16 evaluated soil classes when applying the satellite image data. When the 10 soil classes containing the largest number of minimum cartographic areas were used, the hit rate increased to > 50%, for seven soil classes with a global hit rate of 52%. When the soil classes were grouped based on their parent materials, the hit rate increased to 70%. Thus, we concluded that the spectral method for soil classification was efficient.

O objetivo deste trabalho foi comparar dois métodos de levantamentos de solos. O primeiro foi realizado por meio de metodologias tradicionalmente utilizadas na distinção das unidades de paisagem e discriminação das classes de solos, como fotointerpretação e relação solo-paisagem. O segundo foi baseado na distinção das classes de solos por meio da sua resposta espectral, obtida em nível orbital. Para o estabelecimento dos atributos dos solos e sua classificação, as amostras de solo foram coletadas em duas profundidades, num grid com pontos distanciados de 500 m. Com essas amostras foram realizadas análises físicas e químicas dos solos. Nos locais de amostragem foi determinada, a partir da imagem orbital, a reflectância aparente do solo e, por meio de análise de agrupamentos, foram estabelecidas as unidades de paisagem. A fidedignidade de semelhança entre as unidades de paisagem obtidas pelos dois métodos foi avaliada pelo índice Kappa, cujo valor foi de 0,43, indicando que ambos os métodos produziram resultados semelhantes na discriminação de classes de solo.

The objective of this study was compare two soil survey methods. The first was performed by methods traditionally used to distinguish landscape units and soil class discrimination. The second was based on soil class distinction through orbital spectral response. In order to establish soil characteristics and their classification, soil samples were collected at two depths in a grid system, with a distance of 500 meters between points. With these samples, physical and chemical analyses were carried out. In the sampling points, the apparent reflectance of the soil, from the orbital image, was determined and, through cluster analysis landscape units were established. In order to evaluate the resemblance reliability between the landscape units established in each method, the Kappa index was used, the value set for the confusion matrix was 0.43, indicating high quality in the comparison, showing that the non-conventional method was as close as the one carried out by photointerpretation.

O objetivo deste trabalho foi integrar, em uma base de dados geoespacial, informações a respeito da distribuição dos solos na paisagem, bem como de seus atributos dentro de uma Reserva Particular do Patrimônio Natural (RPPN), situada no município de Lobato, Estado do Paraná. Todas as características de aspecto físico e morfológico obtidas foram incorporadas em um Sistema de Informações Geográficas (SIG). Diante dos dados das análises e do estudo de sua distribuição espacial, as unidades fisiográficas passaram a constituir unidades resultando na produção de mapas.

The objective of this study was to integrate, into a geospatial database, information regarding the distribution of soils in the landscape, as well as their attributes inside a Natural Heritage Private Reserve (RPNP) located in the city of Lobato. All physical and morphologic characteristics were incorporated into a Geographical Information System (GIS). Based on the analyzed data and the study of their spatial distribution, these physiographic units were eventually mapped.