DEFESA PÚBLICA DE TESE DE DOUTORADO DE

ALCINEI RIBEIRO CAMPOS

            Engenheiro Agrônomo (UFPI)

            Mestre em Agronomia – Solos e Nutrição de Plantas (UFPI)

 

 

Orientador: Prof. Elvio Giasson

 

Título: “MAPEAMENTO DIGITAL DE CLASSES DE SOLOS NAS BACIAS DOS RIOS SANTO CRISTO E LAJEADO GRANDE

 

Data: 30/07/2018, às 13:30h, na Sala de Reuniões do Departamento de Solos da Faculdade de Agronomia/UFRGS

 

Banca Examinadora:

-Prof. Paulo César do Nascimento – Departamento de Solos/UFRGS;

-Dr. Ivan Luiz Zilli Bacic – EPAGRI/SC; e

-Prof. Alexandre ten Caten – UFSC, através de videoconferência (Skype).

 

 

Resumo:

O mapeamento digital de solos (MDS) tem ganhado destaque como uma alternativa às abordagens tradicionais empregadas nos levantamentos de solos, entretanto, ainda não possui uma metodologia definida. Dentre os aspectos envolvidos no MDS, ainda não há recomendação de métodos eficientes na seleção das variáveis mais relevantes, nem técnicas que permitam aumentar a eficiência do uso de perfis de solos georreferenciados na predição dos solos. Assim, os objetivos desta tese foram avaliar métodos de seleção de variáveis preditoras, a eficiência das variáveis preditoras em múltiplos níveis de suavização e uso de buffer para coleta de dados vizinhos a perfis de solos georreferenciados na predição da dos solos. A tese está dividida em três estudos. Os estudos foram realizados nas bacias do Santo Cristo e do Lajeado Grande. O primeiro avaliou três métodos de seleção de variáveis preditoras, aplicados em 40 variáveis ambientais. Neste estudo concluiu-se que a seleção recursiva wrapper selecionou o subconjunto de variáveis com maior eficiência na predição da ocorrência dos solos. O segundo avaliou as variáveis preditoras em múltiplos níveis de suavização, para isso foram aplicados diferentes tamanhos de filtro de média no modelo digital de elevação a partir dos quais foram geradas as variáveis preditoras. Neste estudo concluiu-se que a aplicação do maior filtro (30x30 pixels) resultou em variáveis com maior eficiência na predição dos solos. O terceiro estudo avaliou o uso de buffer para coleta de amostras vizinhas aos perfis de solos georreferenciados disponíveis nas áreas de estudo. Foram testados cinco raios de buffers para coleta dos pixels amostrais. Neste estudo concluiu-se que a utilização dos pixels amostrais coletados nos buffers não alterou de forma expressiva a acurácia geral dos mapas preditos na bacia do rio Lajeado Grande, mas permitiu um ganho de 13.5% de concordância no mapa predito da bacia do rio Santo Cristo.