Relação entre os constituintes do solo e seu comportamento espectral Relationship between the soil constituents and its spectral behavior

A reflectância espectral de solos é a expressão que registra o fluxo de radiação eletromagnética refletida pelo solo em relação ao fluxo radiante. Como os solos apresentam diferentes constituintes, os mesmos podem ser identificados e em certos casos quantificados pela análise de sua resposta espectral. Os principais constituintes dos solos que influenciam seu comportamento espectral são a matéria orgânica, óxidos de ferro, argilominerais, além da distribuição granulométrica e umidade. A utilização da reflectância espectral visando obter informações na identificação e quantificação de características do solo de maneira rápida e não invasiva, tanto em nível laboratorial como em nível orbital, tem ocorrido principalmente em países desenvolvidos. No Brasil, o interesse de pesquisadores pelo estudo do comportamento espectral de solos vem crescendo desde a década de 80 do século passado, sendo esta linha de pesquisa relativamente jovem e necessitada de suporte de pesquisa para melhor entendimento dos efeitos da interação da energia eletromagnética entre os diferentes componentes do solo.<br>The spectral soil reflectance is an expression that characterizes the electromagnetic radiation reflected by soil surface. Most of the soil constituents can be identified and sometimes quantified by the spectral behavior. The main soil constituents that influence its spectral behavior are the organic matter, iron oxides, mineralogy and clay content and moisture. The use of soil reflectance allows to obtain information to quickly identify and quantify the soil characteristics, both in laboratory and orbital levels, but it has been tested and used mainly in developed countries. In Brazil, the research interest for the study of the soil spectral reflectance started in the 1980’s, being a recent research area which needs research support to achieve a better understanding of the spectral interaction among the different components of the soil

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.The objective of this study was to evaluate discriminant variables in digital soil mapping using artificial neural networks. The topographic attributes elevation, slope, aspect, plan curvature and topographic index, derived from a digital elevation model, and the indexes of clay minerals, iron oxide and normalized difference vegetation, derived from a Landsat7 image, were combined and evaluated for their ability to discriminate soils of an area at the northwest of Rio de Janeiro State. The Java neural simulator and the backpropagation learning algorithm were used. The maps generated by each of the six tested sets of variables were compared with reference points for determining the rating accuracy. This comparison showed that the map produced with the use of all the variables reached a performance (73.81% of agreement) superior to maps produced by other sets of variables. Possible sources of error in the use of this approach are mainly related to the great lithological heterogeneity of the area, which hindered the establishment of a more realistic model of environmental correlation. The approach can help make the soil survey in Brazil faster and less subjective