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Mapeamento digital de solos: Predição de classes e atributos para o município de Itajubá, Minas Gerais

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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


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