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.

Diversos avanços têm sido conquistados no campo da espectrorradiometria difusa, nas últimas décadas. Na área agrícola, a busca por métodos de quantificação de atributos físicos e químicos do ambiente de produção, com base na reflectância do solo, tem sido pesquisada constantemente. O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibilidade de estimar os teores de silte, areia, argila, soma de bases, matéria orgânica e ferro total em amostras de solo, a partir de sua energia refletida. As amostras foram coletadas em uma área de 2.500 ha, localizada na região noroeste paranaense, composta por solos das classes Latossolo Vermelho, Nitossolo Vermelho, Argissolo Vermelho, Cambissolo Háplico e Neossolo Quartzarênico. As profundidades de amostragem foram de 0-0,2 e 0,2-0,8 m. Os pontos amostrados foram escolhidos com base em um grid: de 500 x 500 m, que recobriu toda a área de trabalho, totalizando, dessa forma, 100 pontos para o horizonte superficial e 100 pontos para o subsuperficial. As leituras espectrais foram obtidas em laboratório pelo sensor FieldSpec 3 JR. na faixa de 350 a 2.500 nm. As curvas espectrais das amostras foram separadas em bandas e alturas, que se relacionaram com cada atributo por meio de regressão linear múltipla. A espectrorradiometria difusa evidenciou-se mais eficiente na estimação de areia, argila, soma de bases e ferro total e menos eficiente na estimação da matéria orgânica e do silte, em ambos os horizontes. Os resultados após a validação dos modelos indicam que a espectrorradiometria difusa é ferramenta promissora, que pode ser utilizada na determinação de atributos do solo.

Several advances have been made in the field of diffuse spectroradiometry in the last decades. In agriculture, the search for quantification methods of physical and chemical properties of the production environment, based on soil reflectance, has been constantly researched. The aim of this study was to evaluate the possibility of estimating the silt, sand, clay, sum of bases, total iron and organic matter content in soil samples based on the reflected energy. The samples were collected in a 2500 ha area, located in the northwestern region of Paraná, formed by Oxisol, Alfisol, Ultisol, Inceptsol, and Quartzipsamment soils, from the layers 0-0.2 and 0.2-0.8 m. The points to be sampled were chosen based on a 500 x 500 m grid, which covered the entire work area, totaling 100 samples for each layer. The spectral readings were obtained in the laboratory by the sensor FieldSpec 3 JR. in the range of 350 to 2500 nm. The spectral curves of the samples were separated into bands and heights, which were related to each attribute by multiple linear regression. The diffuse spectroradiometry proved to be more efficient in estimating sand, clay, sum of bases, and total iron, and less efficient in the estimation of organic matter and silt, in both horizons. The results obtained after validating the models showed that diffuse spectroradiometry is a promising tool, which can be used to determine soil properties.

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.

A importância de compreender a variabilidade espacial do solo está conectada ao planejamento do manejo das culturas. Este entendimento faz com que seja possível tratar o solo não como uma entidade uniforme, mas variável, e permite o gerenciamento de sítios específicos para aumentar a eficiência de produção, que é o objetivo da agricultura de precisão. Questões relacionadas com a otimização do intervalo de amostragem do solo se faz necessário para a realização das recomendações de adubações no Brasil. Os objetivos deste estudo foram: i) avaliar a variabilidade espacial dos principais atributos que influenciam as recomendações de adubação, usando amostras de solos georreferenciadas dispostas em padrões de grades de diferentes resoluções; ii) comparar os mapas espaciais gerados com o mapa padrão obtido com amostragem de 1 amostra ha-1, a fim de verificar a adequação da resolução espacial. Os atributos avaliados foram fósforo (P), potássio (K), matéria orgânica (MO), saturação por bases (V%) e argila. As amostras de solos foram coletadas numa grade de 100 × 100 m e georreferenciadas. Um desbaste foi realizado, criando-se uma grade com 1 amostra a cada 2,07, 2,88, 3,75 e 7,20 ha. Técnicas de geoestatística, como semivariograma e interpolação usando krigagem, foram utilizadas para analisar os atributos nas grades com diferentes resoluções. Esta análise foi realizada com o programa computacional Vesper. Os mapas criados por este método foram comparados utilizando-se a estatística kappa. Além disso, gráficos de correlação foram construídos plotando-se os valores observados pelos valores estimados utilizando-se a validação cruzada. Para P, K e V%, uma amostragem de resolução mais fina do que aquela usando 1 amostra ha-1 foi necessária, enquanto que para MO e argila, resoluções mais grosseiras de uma amostra ou dois em dois e três hectares, respectivamente, pode ser aceitável.

The importance of understanding spatial variability of soils is connected to crop management planning. This understanding makes it possible to treat soil not as a uniform, but a variable entity, and it enables site-specific management to increase production efficiency, which is the target of precision agriculture. Questions remain as the optimum soil sampling interval needed to make site-specific fertilizer recommendations in Brazil. The objectives of this study were: i) to evaluate the spatial variability of the main attributes that influence fertilization recommendations, using georeferenced soil samples arranged in grid patterns of different resolutions; ii) to compare the spatial maps generated with those obtained with the standard sampling of 1 sample ha-1, in order to verify the appropriateness of the spatial resolution. The attributes evaluated were phosphorus (P), potassium (K), organic matter (OM), base saturation (V%) and clay. Soil samples were collected in a 100 × 100 m georeferenced grid. Thinning was performed in order to create a grid with one sample every 2.07, 2.88, 3.75 and 7.20 ha. Geostatistical techniques, such as semivariogram and interpolation using kriging, were used to analyze the attributes at the different grid resolutions. This analysis was performed with the Vesper software package. The maps created by this method were compared using the kappa statistics. Additionally, correlation graphs were drawn by plotting the observed values against the estimated values using cross-validation. P, K and V%, a finer sampling resolution than the one using 1 sample ha-1 is required, while for OM and clay coarser resolutions of one sample every two and three hectares, respectively, may be acceptable.

O rio Paraná é o principal formador da bacia do Prata. Parte significativa dessa bacia está incluída na Área de Proteção Ambiental das Ilhas e Várzeas do Rio Paraná. A compartimentalização dessas áreas assume caráter transitório, possibilitando no decorrer do tempo, mudanças para reordenação do sistema ambiental, devido ao fato de essa região ser alagada anualmente, seja pelas enchentes dos rios, seja pela ocorrência de precipitações pluviais diretas. Assim, o objetivo deste trabalho foi o estabelecimento do período de ocorrência bem como as áreas atingidas pelas enchentes do rio Ivaí. Os estudos concentraram-se no município de Querência do Norte (PR) onde se procedeu levantamento cartográfico e altimétrico do terreno e a incorporação de dados em um SIG - Sistema de Informações Geográficas que, posteriormente, juntamente com a incorporação de imagens orbitais Landsat, possibilitou a elaboração de um modelo numérico de terreno para representação da superfície. Pelos resultados verificou-se que a variação altimétrica do terreno foi superior a 100 metros e a variação sazonal das enchentes, 4 metros acima do nível normal do rio (9 metros em régua), caracterizando como em situação regular as lavouras regionais. O leito maior sazonal do rio Ivaí atinge a cota altimétrica de 235,04 metros.

The Paraná River is the main stream forming the Prata basin. Significant part of the basin is included in Environmental Protection Area (APA) Ilhas e Várzeas do Rio Paraná. The compartmentalization of these areas is intermittent, which over time changes to reorder the environmental system. This is because this region is frequently flooded annually, either by rivers or by direct rainfall. Therefore, the objective of this work was the establishment of the occurrence period of flooding of Ivaí river, a tributary of Paraná river and the affected areas by them. The studies focused on the Querência do Norte, State of Paraná, where altimetry and land use survey was conducted. The use of GIS data and orbital landsat images allowed construction of a numerical terrain model to represent the surface. The results showed altimetric variation greater than 100 meters and seasonal variation of the flooding 4 meters above the normal river level (9 meters in the scale), characterizing the crops grown in there as in regular situation. The seasonal flooding of the Ivaí river is 235.04 m above sea level.

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.