Classificação e mapeamento da textura superficial do solo a partir de dados de sensoriamento remoto e análise discriminante, na região de Volta Grande do Rio Uruguai – Brasil

Sandra Cristina Deodoro, Marcos Antônio Timbó Elmiro, Ricardo Alexandrino Garcia, Plinio da Costa Temba, William Zanete Bertolini

Resumo


Medir e avaliar componentes e propriedades de solo são geralmente procedimentos que envolvem custo e consumo de tempo. A escassez de amostragem de dados em campo é geralmente compensada por resultados de predição e modelagem cujos procedimentos são conhecidos como mapeamento preditivo de solo. O objetivo deste trabalho é obter um mapa da textura superficial do solo na região de Volta Grande do Rio Uruguai (SC/RS-Brasil) por meio de amostragem granulométrica (44 pontos), reflectância espectral do solo (141 pontos) no sensor MSI (Sentinel-2), modelagem estatística preditiva (Análise Discriminante) e interpolação (IDW). A metodologia aplicada baseia-se na obtenção de funções discriminantes para aplicação de um classificador estatístico que, a partir dos dados espectrais de solo, seja capaz de discriminar a textura em areia, silte e argila. Os resultados da análise discriminante mostraram que (i) a textura do solo foi classificada no modelo a uma acurácia de 71% conforme Índice de Kappa; (ii) as frações silte e areia mostraram-se próximas tanto em termos de assinatura espectral como em teores (g/kg) obtidos em laboratório; (iii) houve predomínio de argila corroborando a característica litológica de área basáltica. Por permitir a verificação de quais variáveis independentes (reflectância) mais contribuem para a resposta da variável dependente (granulometria), este método pode ser útil para indicar as faixas espectrais que podem ser usadas na aplicação de uma técnica de regressão para predição granulométrica.


Palavras-chave


estatística, espectral, granulometria.

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DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v1.1.p%25p

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Revista Brasileira de Geografia Física - ISSN: 1984-2295

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