A informação de solo é necessária para o gerenciamento do ambiente agrícola. O objetivo deste trabalho foi aplicar redes neurais artificiais (RNAs) para a predição de classes de solos, utilizando como fonte de dados produtos de sensores remotos orbitais, atributos do terreno derivados de um modelo digital de elevação e informação da geologia local, visando avaliar a utilização dessa abordagem no mapeamento digital de solos, em área com elevado grau de diversidade litológica na Serra do Mar. O simulador de redes neurais utilizado foi o JavaNNS e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation . Para a predição das classes de solos, testaram-se diferentes combinações entre as variáveis discriminantes selecionadas: elevação, declividade, aspecto, curvatura, plano de curvatura, perfil de curvatura, índice topográfico, radiação solar, fator topográfico LS, informações da geologia local e índices minerais de argila, óxidos de ferro e vegetação por diferença normalizada (NDVI), derivados de uma imagem do sensor ETM+ do LANDSAT 7. Dos conjuntos testados, os melhores resultados foram obtidos com todas as variáveis discriminantes associadas às informações de geologia, alcançando exatidão global entre 93,2 e 95,6 % e índice Kappa entre 0,924 e 0,951 (conjunto 13). Excluindo a variável perfil de curvatura (conjunto 12), a exatidão global alcançada oscilou entre 93,9 e 95,4 % e o Kappa entre 0,932 e 0,948. Os mapas inferidos pelo classificador por redes neurais evidenciaram coerência e semelhança com o mapa de solos convencional, produzido para área de estudo, apresentando porém, mais detalhes espaciais. Os resultados apresentaram o potencial de utilização de RNAs na predição de classes de solos de áreas montanhosas com diversidade litológica.

Soil information is needed for managing the agricultural environment. The aim of this study was to apply artificial neural networks (ANNs) for the prediction of soil classes using orbital remote sensing products, terrain attributes derived from a digital elevation model and local geology information as data sources. This approach to digital soil mapping was evaluated in an area with a high degree of lithologic diversity in the Serra do Mar. The neural network simulator used in this study was JavaNNS and the backpropagation learning algorithm. For soil class prediction, different combinations of the selected discriminant variables were tested: elevation, declivity, aspect, curvature, curvature plan, curvature profile, topographic index, solar radiation, LS topographic factor, local geology information, and clay mineral indices, iron oxides and the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from an image of a Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) sensor. With the tested sets, best results were obtained when all discriminant variables were associated with geological information (overall accuracy 93.2 - 95.6 %, Kappa index 0.924 - 0.951, for set 13). Excluding the variable profile curvature (set 12), overall accuracy ranged from 93.9 to 95.4 % and the Kappa index from 0.932 to 0.948. The maps based on the neural network classifier were consistent and similar to conventional soil maps drawn for the study area, although with more spatial details. The results show the potential of ANNs for soil class prediction in mountainous areas with lithological diversity.

Há grande variedade de solos no Acre cujos perfis químicos não são ainda totalmente compreendidos. A natureza do material de origem desses solos pode ser observada a partir do teor de alumínio elevado (Al), normalmente associada com níveis elevados de cálcio (Ca) e magnésio (Mg). O objetivo deste estudo foi utilizar diferentes métodos para quantificar o alumínio em solos de topossequências formadas, a partir de um material de natureza sedimentar proveniente da Formação Solimões, Estado do Acre. Foram abertas trincheiras em três pontos distintos: terço superior (P1), terço médio (P2) e terço inferior (P3) da elevação. As amostras de solo foram coletadas para a realização de análises física, química e mineralógica e caracterização do teor de Al. A mineralogia da fração argila foi identificada e o teor de alumínio, quantificado, utilizando diferentes métodos. Na maioria dos horizontes, foram encontrados altos teores de Al, associados a elevados teores de Ca e Mg, os cátions predominantes na soma de bases trocáveis. A mineralogia indica que os solos estão ainda numa fase de baixo intemperismo, com a presença de quantidades significativas de minerais 2:1. O teor de Al determinado pelos métodos de titulação com NaOH, alaranjado de xilenol e espectrometria de plasma, indutivamente acoplado à espectrometria de emissão óptica, foram semelhantes. No entanto, o método de violeta de pirocatecol não apresentou dados consistentes. A extração com KCl superestimou os teores de Al trocável, em razão da sua capacidade de extrair o Al presente em formas não trocáveis nas intercamadas das esmectitas. Observou-se que o teor de Al elevado está relacionado com a instabilidade das intercamadas das esmectitas hidroxil-Al.

The variety of soils in the State of Acre is wide and their chemical profiles are still not fully understood. The nature of the material of origin of these soils is indicated by the high aluminium (Al) content, commonly associated with high calcium (Ca) and magnesium (Mg) contents. The study objective was to use different methods to quantify Al in soils from toposequences formed from material of a sedimentary nature originating from the Solimões Formation, in Acre, Brazil. Trenches were opened at three distinct points in the landscape: shoulder, backslope and footslope positions. Soil samples were collected for physical, chemical, mineralogical analyses. The Al content was quantified using different methods. High Al contents were found in most of these horizons, associated with high Ca and Mg levels, representing the predominant cations in the sum of exchangeable bases. The mineralogy indicates that the soils are still in a low weathering phase, with the presence of significant quantities of 2:1 minerals. Similar Al contents were determined by the methods of NaOH titration, xylenol orange spectrometry and inductively coupled plasma optical emission spectrometry. However, no consistent data were obtained by the pyrocatechol violet method. Extraction with KCl overestimated the exchangeable Al content due to its ability to extract the non-exchangeable Al present in the smectite interlayers. It was observed that high Al contents are related to the instability of the hydroxyl-Al smectite interlayers.

Os solos do Estado do Acre na maioria são formados sobre material de origem com grande influência da orogênese Andina, com elevados teores de Ca2+, Mg2+ e Al3+ concomitantemente, associado às combinações diferenciadas dos valores da CTC, V e m. O objetivo deste trabalho foi caracterizar e classificar os solos de uma topossequência sobre material sedimentar da Formação Solimões, no município de Feijó, Acre. Foram abertas trincheiras em três pontos de uma topossequência: terço superior (P1), terço médio (P2) e terço inferior (P3). Os solos foram analisados quanto a morfologia, granulometria (areia, silte e argila), complexo sortivo (Ca2+, Mg2+, Na+, K+ e Al3+), acidez potencial (H+Al), P assimilável, pH (água e KCl), superfície específica, ataque sulfúrico (óxidos de Fe, Al, Ti e Si), mineralogia (frações areia, silte e argila). Os solos foram classificados segundo o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS, 2006) e apresentada uma proposta de classificação considerando as peculiaridades do solos da região. Os solos têm baixo grau de desenvolvimento pedogenético, com minerais da fração argila de alta atividade, além da presença de minerais primários, como feldspatos e plagioclásios, nas frações areia e silte. Os solos foram classificados segundo o SiBCS atual como Argissolo Vermelho Álitico plíntico (P1), Argissolo Acinzentado Distrófico plíntico (P2) e Cambissolo Háplico Ta Eutrófico típico (P3).

The soils from the State of Acre (Brazil) are mostly formed under parent material with influence of Andean orogeny, showing high Ca2+, Mg2+and Al3+ contents concomitantly associated with different combinations of CEC, V and m values. This study aimed to characterize and classify soils of a topossequence under sedimentary material from Solimões Formation, in the county of Feijó, State of Acre, Brazil. Trenches were opened in three points on a topossequence: shoulder (P1), backslope (P2) and footslope (P3). The soils were analyzed by morphology, particle size (sand, silt and clay), exchangeable cations (Ca2+, Mg2+, Na+, K+ and Al3+), potential acidity (H+Al), P assimilable, pH (water and KCl), specific surface, sulfuric attack (Fe, Al, Ti and Si oxides), and mineralogy (sand, silt and clay). The soils were classified according to the Brazilian System of Soil Classification (SiBCS, 2006) and a classification considering the peculiarities of the soils was proposed. The soils have a low degree of pedogenetic development, with minerals of high activity in the clay fraction, and the presence of primary minerals such as feldspar and plagioclase in the sand and silt fractions. The soils were classified according to the current SiBCS as Argissolo Vermelho Álitico plíntico (P1), Argissolo Acinzentado Distrófico plíntico (P2) e Cambissolo Háplico Ta Eutrófico típico (P3).

O estudo teve o objetivo de produzir informações físico-bióticas dos elementos componentes da paisagem, visando fornecer subsídios para o planejamento geoambiental de paisagens rurais montanhosas na serra dos Órgãos, ocupadas com agricultura familiar. Com suporte de geotecnologias, o trabalho combinou técnicas de mapeamento digital, produtos de sensoriamento remoto, sistema de informação geográfica (SIG) e modelo digital de elevação (MDE), buscando otimizar os mapeamentos temáticos no campo e facilitar a geração de mapas derivados e interpretações úteis ao planejamento da área. Os procedimentos utilizados envolveram a geração de bancos de dados digitais no SIG e a geração de dados básicos no campo, através de mapeamentos temáticos do meio físico, que foram associadas com informações socioeconômicas, de pluviosidade e de áreas protegidas por legislação específica ou reservas existentes, constituindo assim, um conjunto de informações agro-socioambientais em meio digital. Os resultados produzidos permitiram discriminar e caracterizar aspectos físicos e ecológicos dos elementos componentes da paisagem, contribuindo para a melhor compreensão dos recursos ambientais com suas potencialidades e limitações, além de contribuir para planejamento geoambiental e elaboração do plano de manejo conservacionista da área.

This research aims to produce biophysical information of the landscape components, with the objective to supply a background to the environmental planning of the rural areas in the mountainous region of Serra dos Orgaos, under family agriculture. With support of geographical information system, this research has combined digital mapping techniques based on remote sensing with digital elevation model (DEM), aiming to optimize the field thematic maps and to facilitate the generation of maps and useful interpretations, in order to use them for planning purposes. The procedures used in this research took into consideration the creation of a database based on digital data from the GIS, and the generation of basic data obtained in the field, through environmental thematic maps associated with socio-economic information, rainfall data and protected areas, based on legislation, creating therefore, a set of agro-socio-environmental information in a digital system. The results allow us to discriminate and to characterize the physical and ecological landscape elements, contributing to a better understanding of the environmental resources and their potentialities and limitations, besides to contribute to the environmental planning and to create a conservationist managing plan to the research area.

Avaliou-se a aptidão para reflorestamento das terras das partes não edificadas da vertente norte do maciço da Tijuca, sub-bacias dos canais do Mangue e do Cunha, com o intuito de subsidiar ações do Programa Mutirão Reflorestamento da Secretaria Municipal de Meio Ambiente do Rio de Janeiro. A avaliação da aptidão das terras estimou graus de limitação dos parâmetros: deficiência de nutrientes, deficiência de água, susceptibilidade à erosão e impedimentos ao manejo. Estes graus de limitação foram estimados para os componentes das unidades de mapeamento de solos, considerando as informações de solos e paisagens do mapeamento existente. Para a digitalização e organização das informações geradas, foram utilizados sistemas de informações geográficas. As seguintes classes de aptidão para reflorestamento foram determinadas: 11,2 % de Regular, 81,5 % de Restrita e 7,3 % de Inapta. A declividade representa o fator limitante de maior importância para as terras da classe de aptidão restrita, seguida da presença de rochosidade.

The suitability for reforestation of parts of the North Slope of the Tijuca neighborhood not covered by buildings, the Mangue and Cunha watersheds, was studied. The plan was to subsidize the "Mutirão" Reforestation Program of the Environmental Department of Rio de Janeiro Municipality. Nutrient deficiency, water deficiency, erosion susceptibility and management impediments were considered in the evaluation of land suitability. The limitation degrees were evaluated for the components of soil survey units, considering soil and landscape information from the available maps. Geographical information systems were used for data input, geoprocessing and results presentation. The studied area presented the following distribution of suitability classes for reforestation: 11.2 % regular, 81.5 % restricted and 7.3 % unsuitable. Slope is the most limitant factor in the restricted class followed by the presence of rocks.