Aplicação dos métodos semi-automático e lógica fuzzy para o mapeamento de solos da bacia do Sarandi

Abstract

O mapeamento convencional de solo vem sendo criticado ao longo do tempo por seu caráter qualitativo. Além disso, a lentidão e os altos custos no processo de produção dos mapas dificultam a obtenção das informações pedológicas. Em resposta a estas críticas, nos últimos anos, abordagens quantitativas vêm sendo desenvolvidas objetivando melhorar a precisão e qualidade do mapeamento do solo. O objetivo desse trabalho foi testar técnicas alternativas ao mapeamento tradicional de solos, para mapeamento pedológico detalhado da Bacia do Sarandi. A bacia do Sarandi foi selecionada para esse estudo, por se tratar de uma área piloto experimental do projeto Geocerrado. Essa bacia, com cerca de 30 km 2 , está situada na Ecorregião do Planalto Central, localiza-se ao norte do Distrito Federal, em Planaltina, e abrange parte da área experimental da Embrapa Cerrados. Foram aplicadas duas técnicas: mapeamento semi-automático e Lógica Fuzzy. O mapeamento semi-automático foi realizado de acordo com os seguintes procedimentos: levantamento dos dados pedológicos; delimitação das áreas hidromórficas por interpretação de fotografias aéreas; compartimentação de relevo por meio da composição colorida das variáveis morfométricas SRTM – TOPODATA altimetria (R), declividade (G) e curvatura horizontal (B); elaboração de mapa e legenda de solos preliminares com subsídio da compartimentação de relevo e pontos validados em campo; elaboração e ajustes do mapa e legenda final por meio da interpretação de fotografias aéreas de alta resolução, interpretação dos dados laboratoriais de física e química e validação em campo. Foram mapeadas 23 unidades pedológicas, distribuídas em sete classes de solos: Latossolo Vermelho (42,07%), Latossolo Vermelho-Amarelo (22,46%), Latossolo Amarelo (15,09%), Cambissolo Háplico (9,83%), Neossolo Quartzarênico (0,07%), Gleissolo Melânico (0,52%) e Gleissolo Háplico (9,92%). O mapeamento por meio de Lógica Fuzzy foi realizado de acordo com os seguintes procedimentos: levantamento dos dados pedológicos; construção das funções de pertinência; geração dos mapas de pertinência das variáveis morfométricas em relação às classes de solo; integração dos mapas de pertinência por meio dos operadores fuzzy para obtenção dos mapas de possibilidade fuzzy de ocorrência de classe de solo; integração dos mapas de possibilidades de classe de solo para gerar o mapa digital de solos. Foram mapeadas 5classes de solo: Latossolo Vermelho (43,76%), Latossolo Vermelho Amarelo (21,25%), Latossolo Amarelo (18,85%), Cambissolo Háplico (8,29%) e Gleissolo Háplico (5,75%). O mapa apresentou índices de acurácia geral de 63,64% e Kappa de 55,41%. O método semi-automático possibilitou a confecção do mapa de solos e legenda detalhada da bacia do Sarandi, DF, em escala 1:30.000, com o auxílio da interpretação de fotografais aéreas de alta resolução para identificação das áreas hidromórficas e unidades de mapeamento menores. A metodologia baseada em Lógica Fuzzy possibilitou a confecção do mapa de solos, identificando as classes de solo compatíveis com o mapeamento semi- automático em escala de 1:30.000 e eliminou a parte subjetiva do especialista no processo de delimitação das unidades do mapa de solos.

The conventional soil mapping has been recipient of critics along time for its qualitative feature. Furthermore, the backwardness and high costs in the process of map productions harden the collection of pedological information. As a response to such critics, in recent years, quantitative approaches have been developed aiming to improve the precision and quality in soil mapping. The purpose of this work was to test alternate techniques for traditional soil mapping, for a detailed pedological mapping of the Sarandi basin. The Sarandi basin was chosen for this study due to the fact it is an experimental pilot area of the Geocerrado Project. The afore mentioned basin, which covers an area of circa 30 km2, is situated in the Ecoregion of the Planalto Central, which by its turn, is located Northern Distrito Federal, in Planaltina, and covers part of the experimental area of Embrapa Cerrados. Two techniques were applied: semiautomatic mapping and fuzzy logic. The semiautomatic mapping was done in accordance with the following procedures: pedological data collection; delimitation of hydromorphic areas by interpreting air photos; subdivision of geographic relief considering the colorful composition of morphometric variables SRTM - TOPODATA: altimetry (R), slope (G), horizontal curvature (B); elaboration of map and description of preliminary soils with subsidies of geographic relief subdivision and validated spots in field; elaboration and adjustments of the final map and descriptions by interpreting high resolution air photos, physical and chemical laboratory data and by validation in field. Twenty-three pedological units were mapped, distributed in seven soil classes: Latossolo Vermelho (42.07%), Latossolo Vermelho Amarelo (22.46%), Latossolo Amarelo (15.09%), Cambissolo Háplico (9.83%), Neossolo Quartzarênico (0.07%), Gleissolo Melânico (0.52%), and Gleissolo Háplico (9.92%). The mapping via fuzzy logic was done in accordance with the following procedures: pedological data collection; establishment of concerning functions; bringing concerning morphometrical variables maps related to the soil classes; integration of the concerning maps via fuzzy operators to achieve the soil class occurrence fuzzy possibility maps; integration of the soil class possibility maps to obtain the digital map of soils. Five classes of soils were mapped: Latossolo Vermelho (43.76%), Latosolo Vermelho Amarelo (21.25%), Latosolo Amarelo (18.85%), Cambissolo Háplico (8.29%) and Gleissolo Háplico (5.75%). The map presented rates of general accuracy of 63.64% and Kappa of 55.41%. The semiautomatic method enabled the development of the map of soils and detailed description of the Sarandi basin, DF, in a scale of 1:30000, by interpreting high resolution air photos to identify the hydromorphic areas and smaller mapping units. The method based on fuzzy logic enabled the development of the map of soils, identifying the soil classes compatible with the semiautomatic mapping in scale of 1:30000 and ruled out the specialist’s subjectivity in the soil map units’ delimitation process.