RESUMO Nos últimos anos, geotecnologias como sensoriamento remoto, espectrorradiometria próxima e atributos do terreno derivados de modelos digitais de elevação são muito úteis para a descrição da variabilidade do solo. No entanto, essas fontes de informação são raramente usadas em conjunto. Por este motivo, uma metodologia para atribuir e especializar classes de solos utilizando-se de informações obtidas com sensoriamento remoto/proximal, geoprocessamento e conhecimento técnico foi aplicada e avaliada. Duas áreas de estudo, localizadas no Estado de São Paulo, Brasil, e totalizando aproximadamente 28.000 ha, foram utilizadas. Primeiramente, em uma área (Área 1), realizou-se o mapeamento pedológico convencional e a partir das classes de solos encontradas foram obtidos padrões com as seguintes informações: a) informações espectrais (características de formas e intensidade de absorção das curvas espectrais com comprimentos de onda de 350 - 2500 nm), de amostras de solo coletadas em pontos específicos nas áreas (de acordo com cada classe de solo); b) Obtenção de equações de determinação de atributos químicos e físicos do solo a partir da relação entre os resultados obtidos em laboratório, pelo método convencional, dos teores dos atributos químicos e físicos com os dados espectrais; c) classificação supervisionada de imagens Landsat TM 5, a fim de detectar alterações no tamanho das partículas do solo (textura do solo); d) relação entre as classes de solos e atributos do relevo. Posteriormente, os padrões obtidos foram aplicados na Área 2 a fim de obter-se a classificação pedológica destes solos, porém em ambiente SIG (ArcGis). Para finalizar, ainda foi realizado na Área 2 o mapeamento pedológico convencional para então comparar o mapa convencional com o mapa digital, ou seja, aquele obtidos apenas com padrões pré-determinados. A metodologia proposta teve expressivo resultado no primeiro nível categórico do Sistema de Classificação de Solos (79 % de acerto), um desempenho satisfatório até o segundo nível categórico (60 % de acerto) e tornou-se menos útil no nível categórico 3 (37 % de precisão).
ABSTRACT In recent years, geotechnologies as remote and proximal sensing and attributes derived from digital terrain elevation models indicated to be very useful for the description of soil variability. However, these information sources are rarely used together. Therefore, a methodology for assessing and specialize soil classes using the information obtained from remote/proximal sensing, GIS and technical knowledge has been applied and evaluated. Two areas of study, in the State of São Paulo, Brazil, totaling approximately 28.000 ha were used for this work. First, in an area (area 1), conventional pedological mapping was done and from the soil classes found patterns were obtained with the following information: a) spectral information (forms of features and absorption intensity of spectral curves with 350 wavelengths -2,500 nm) of soil samples collected at specific points in the area (according to each soil type); b) obtaining equations for determining chemical and physical properties of the soil from the relationship between the results obtained in the laboratory by the conventional method, the levels of chemical and physical attributes with the spectral data; c) supervised classification of Landsat TM 5 images, in order to detect changes in the size of the soil particles (soil texture); d) relationship between classes relief soils and attributes. Subsequently, the obtained patterns were applied in area 2 obtain pedological classification of soils, but in GIS (ArcGIS). Finally, we developed a conventional pedological mapping in area 2 to which was compared with a digital map, ie the one obtained only with pre certain standards. The proposed methodology had a 79 % accuracy in the first categorical level of Soil Classification System, 60 % accuracy in the second category level and became less useful in the categorical level 3 (37 % accuracy).
