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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1958
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | GONÇALVES, Thais Gabriela | - |
dc.date.issued | 2019-03 | - |
dc.identifier.citation | GONÇALVES, Thais Gabriela. Mapeamento digital de solos: Predição de classes e atributos para o município de Itajubá, Minas Gerais. 2019. 127 f. Dissertação (Mestrado em Meio Ambiente e Recursos Hídricos) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1958 | - |
dc.description.abstract | A necessidade de informações referentes às características e distribuição dos solos é crescente e está diretamente associada ao desenvolvimento da agropecuária, do meio urbano e da conservação do meio ambiente como um todo. Um dos obstáculos associados à ausência de informação pedológica em escala adequada ao planejamento está na dificuldade de realização do levantamento tradicional de solo, que exige recursos humanos especializados, tempo e recursos financeiros. Como solução, vem sendo desenvolvida nas últimas décadas técnicas de Mapeamento Digital de Solos (MDS), como forma de otimizar o tempo e melhorar o mapeamento tradicional de solos, permitindo até mesmo a extrapolação de dados de solos para áreas inexistentes a partir de uma área piloto. O MDS é capaz de associar as informações físicas do terreno através de um processo lógico-matemático que torna possível predizer a distribuição espacial das classes e propriedades dos solos. Neste sentido, o objetivo do trabalho é realizar o mapeamento digital de solos para o município de Itajubá- MG, a partir de um modelo de predição de solos, elaborado e treinado em áreas piloto previamente mapeadas do modo tradicional. O mapeamento tradicional abrangeu as etapas de levantamento das informações secundárias relacionadas às características físicas do terreno, coletas de amostras de solo em campo, caracterização física e química das amostras em laboratório e espacialização da informação para as áreas de interesse. O MDS passou pelas etapas de criação de pontos amostrais, extração da informação, geração da árvore de decisão a partir do algoritmo J48, aplicação e validação do modelo para a microbacia do Ribeirão Anhumas e, por último, a extrapolação da informação para o município de Itajubá. Os resultados demonstraram a presença de Latossolos, Argissolos, Cambissolos e Gleissolos distribuídos ao longo de toda microbacia, além da predominância da classe dos Argissolos Vermelhos, característicos de relevo forte ondulado. O levantamento de solos para a microbacia, além de suprir uma necessidade local da informação, permitiu que a área fosse adotada como piloto para o MDS para o município de Itajubá. O MDS aplicado ao município de Itajubá permitiu a elaboração de mapas de solos para uma área onde a informação de solos, até o momento, era inexistente. O método de predição por Árvore de Decisão, tendo como classificador o algoritmo J48, forneceu mapas de solos com acurácias que vão ao encontro com a literatura, indicando que o método pode ser aplicado para extrapolar informações de solos para áreas fisiográficas semelhantes. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.title | Mapeamento digital de solos: Predição de classes e atributos para o município de Itajubá, Minas Gerais | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.place | Itajubá | pt_BR |
dc.pages | 127 p. | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | levantamento do solo | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | classificação do solo | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | pedologia | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | árvore de decisão | pt_BR |
dc.keywords.english | soil classification | pt_BR |
dc.keywords.english | pedology | pt_BR |
dc.keywords.english | decision tree | pt_BR |
dc.orientador.principal | PONS, Nívea Adriana Dias | - |
dc.orientador.coorientador | MELLONI, Eliane Guimarães Pereira | - |
dc.place.presentation | UNIFEI - Universidade Federal de Itajubá | pt_BR |
dc.pg.programa | Meio Ambiente e Recursos Hídricos | pt_BR |
dc.pg.area | Meio Ambiente e Recursos Hídricos | pt_BR |
dc.date.available | 2019-05-30T18:43:29Z | - |
dc.date.accessioned | 2019-05-30T18:43:29Z | - |
dc.publisher.department | IRN - Instituto de Recursos Naturais | - |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Meio Ambiente e Recursos Hídricos | - |
Aparece nas coleções: | Dissertações |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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dissertacao_2019072.pdf | 7,75 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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