Introdução ao Mapeamento Digital do Solo

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Apresentação feita às turmas do 9º semestre do curso de Agronomia da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro em novembro de 2012.

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Introdução ao Mapeamento Digital do Solo

  1. 1. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro Instituto de Agronomia Departamento de Solos Disciplina de Aptidão Agrícola e Manejo dos SolosIntrodução ao Mapeamento Digital do Solo Alessandro Samuel-Rosa Seropédica, novembro de 2012
  2. 2. Conteúdo● Mapeamento clássico – Conceitos – Dificuldades – Resultados obtidos● Mapeamento digital – Conceitos – Exemplos/produtos – Passos – Conhecimento necessário
  3. 3. Mapeamento clássico - Conceitos● Determinístico → Relação Solo-Paisagem● Área Mínima Mapeável → Escala● Categórico → Polígonos● Analógico → Estética● Conhecimento Tácito → Modelos Mentais
  4. 4. Pedólogo A MODELO CLORPT Fonte: Osmar Bazaglia (2012)
  5. 5. Pedólogo B MODELO CLORPT Fonte: Osmar Bazaglia (2012)
  6. 6. Pedólogo C MODELO CLORPT Fonte: Osmar Bazaglia (2012)
  7. 7. Pedólogo D MODELO CLORPT Fonte: Osmar Bazaglia (2012)
  8. 8. Mapeamento pedológico clássico MODELO CLORPT: Como explicar essas diferenças?Sobreposição da interpretação de uma fotografia aérea feita por 20 pares deobservadores trabalhando separadamente. Fonte: Jean Paul Legros (2006).
  9. 9. “Cada cabeça, uma sentença!” Relação solo-paisagem no Rebordo do Planalto da Bacia do Paraná Fonte: Samuel-Rosa (2009)
  10. 10. “Cada cabeça, uma sentença!” Relação solo-paisagem no região de Santa Fé, Argentina Fonte: Samuel-Rosa (2010)
  11. 11. “Cada cabeça, uma sentença!” Relação solo-paisagem na Cordilheira dos Andes Fonte: Samuel-Rosa (2010)
  12. 12. “Cada cabeça, uma sentença!” Relação solo-paisagem na ilha de Maui, Hawaii Fonte: Samuel-Rosa (2003)
  13. 13. Mapeamento clássico vs. Mapeamento digital Fonte: César Chagas (2006)
  14. 14. Mapeamento digital - Conceitos CLÁSSICO DIGITAL● Determinístico → ● Determinístico + Aleatório Relação Solo-Paisagem + Incerteza● AMM → Escala ● Pixel → Resolução● Categórico → Polígono ● Contínuo → Grid● Analógico → Estética ● Digital → Funcionalidade● Conhecimento Tácito ● Conhecimento Formal → → Modelo Mental Modelo Estatístico
  15. 15. Mas o que é o mapeamento digital? O MDS é definido como a criação e população de sistemas de informação pedológica espacial através do uso de métodos observacionais de campo e laboratório, acoplados a sistemas de inferência pedológica espacial e não-espacial (Lagacherie e McBratney, 2006). Conceitos chave: sistemas de informação, métodos observacionais e sistemas de inferência!Fonte: Regina Guedes (2010)
  16. 16. Sistema de informação Sistema que abrange pessoas, máquinas, e/ou métodos organizados para coletar, processar, transmitir e disseminar dados que representam informação para o usuário e/ou cliente (Wikipedia, 2012). Apenas uma mapa impresso não é mais suficiente!Fonte: Osmar Bazaglia (2012)
  17. 17. Sistema de informação pedológicaFonte: Hengl (2011), Apple (2012),Samuel-Rosa (2012).
  18. 18. Métodos observacionaisFonte: Samuel-Rosa (2006-2012); Hengl (2011).
  19. 19. Sistemas de inferência● Sistemas...● Pedometria: aplicação de métodos matemáticos e estatísticos para o estudo da distribuição e gênese do solo (Heuvelink, 2003): – Métodos matemáticos e estatísticos (quantitativo); – Gênese do solo (relação solo-paisagem); – Distribuição do solo (espaço, tempo e atributos). MODELO SCORPAN
  20. 20. Solo = f(s, c, o, r, p, a, n)● s = informação prévia do solo● c = clima● o = organismos● r = relevo● p = material de origem (parent material)● a = tempo (age)● n = localização espacial
  21. 21. Modelo universal de variação do solo Z(s) = Z*(s) + ε(s) + ε Parte determinís- Parte estocásti-Valor predito da Ruído do modelo tica do modelo ca do modelo pre-variável pedoló- preditivo. Parte da preditivo. Parte ditivo. Parte da va-gica (classe ou variação que não da variação que riação que mostra atributo), além pode ser predita é predita através estrutura espacial da incerteza usando os dados de um modelo e pode ser mode- associada ao e modelos dispo- estatístico ou lada com um valor predito. níveis. heurístico. variograma. Fonte: Burrough et al. (1986); MacMillan (2012)
  22. 22. Modelo universal de variação do solo Fonte: Burrough et al. (1994)
  23. 23. Modelos possíveis● Parte determinística (estatística) – Regressão linear múltipla – Árvore de regressão e decisão – Regressão logística múltipla – Redes neurais – Lógica nebulosa – Lógica Bayesiana e sistemas especialistas● Parte estocástica – Semivariograma e krigagem (geoestatística)
  24. 24. UM EXEMPLO: Árvore de regressão para a predição da profundidade doDeclividade perfil do solo (m). Os valores preditos são mostrados nos retângulos e elipses. Os valores sob os retângulos e elipses são as variâncias. Índice de umidade topográfica Elevação relativa Temperatura média anualDeclividade Fonte: McKenzie e Ryan (1999).
  25. 25. Produtos do MDS – atributo do soloMédia (a) edesviopadrão (b)doconteúdode matériaorgânica nosolo. Fonte:Nol et al.(2012).
  26. 26. Produtos doMDS – classe de solo Fonte: ten Caten (2008)
  27. 27. Passos do MDS1. Identificação da demanda2. Compilação das informações já existentes i. Formulação do modelo conceitual de pedogênese3. Amostragem + laboratório + harmonização4. Variáveis preditoras5. Construção do modelo preditivo + predição6. Validação + análise da incerteza7. População do sistema de informação
  28. 28. Só precisamos saber...● Ciências exatas e da terra – Matemática (álgebra, equações diferenciais...) – Probabilidade e estatística (análise multivariada, geoestatística...) – Ciência da computação (linguagem de programação, banco de dados, sistema de informação...) – Física (radiação eletromagnética...) – Geociências (geologia, geotectônica, geocronologia, estratigrafia, sensoriamento remoto, meteorologia, geodésia, geomorfologia, pedologia...)
  29. 29. O Grito, de Edvard Munch
  30. 30. Vamos continuarEng. Agrônomo com a ideia de que podemos fazer tudo sozinhos? Fonte: Samuel-Rosa (2009).
  31. 31. Vamos continuar Eng. Agrônomo com a ideia de que podemos fazer tudo sozinhos? Eng. Agrônomo Estatístico Geógrafo Eng. FlorestalOu vamos trabalharcom outrosprofissionais quesabem lidar com“números” melhor do Garoto deque nós, engenheiros programaagrônomos? Geólogo Fonte: Samuel-Rosa (2009). Matemático
  32. 32. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro Instituto de Agronomia Departamento de Solos Disciplina de Aptidão Agrícola e Manejo dos SolosIntrodução ao Mapeamento Digital do Solo Alessandro Samuel Rosa e-mail: alessandrosamuel@yahoo.com.br homepage: soil-scientist.net Seropédica, novembro de 2012

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