A possibilidade de estender as medidas espectrais de solos, obtidas em condições de laboratório, para as condições de campo tem importantes implicações na aplicação de técnicas de sensoriamento remoto para levantamento de solos e monitoramento de degradação da terra (Stoner et al.,1980).
Baptista et al. (1999) salientam que todo trabalho envolvendo dados de sensoriamento remoto pode dar um rumo, mas as quantificações dos atributos dos solos necessitam ainda de trabalhos de campo para que os parâmetros obtidos pela manipulação das imagens possam ser correlacionadas com os obtidos in loco.
Montgomery (1976) apresenta uma correlação significativa, ao nível de 1 %, entre “matiz” e porcentagem de Fe2O3 e entre “valor” e porcentagem de argila ou teor
de matéria orgânica.
Dados espectrais obtidos de oito solos do nordeste do Alabama, usando um espectrorradiômetro de campo, foram utilizados para avaliar a efetividade da reflectância espectral na diferenciação entre solos de propriedades semelhantes e identificar a melhor
combinação de bandas espectrais na estimativa de propriedades dos solos selecionadas (Coleman et al., 1991). Altas correlações foram encontradas entre os dados espectrais e as variáveis dos solos estudados. Os solos típicos foram suficientemente diferenciados com base tanto nas propriedades espectrais como nas propriedades físicas e químicas dos solos. Os resultados indicaram que bandas selecionadas do espectro eletromagnético são importantes no desenvolvimento de modelos que poderão significativamente predizer propriedades dos solos através de dados espectrais.
Quando se deseja predizer as propriedades químicas dos solos através de uma medida espectral é inevitável o confronto com questões em relação ao conteúdo dos componentes do solo e a importância do fator de interação destes (Schreier, 1977). Enquanto isto é possível pela minimização do efeito de alguns fatores, no laboratório, por meios artificiais, as medidas espectrais obtidas por sensores aerotransportados são mais complexas de serem analisadas e correlacionadas com as propriedades dos alvos, uma vez que eles contêm o efeito integrado de todos os parâmetros.
Henderson et al. (1992) estudando a faixa espectral de 400 a 2500 nm, concluíram que se pode prever teores de matéria orgânica em solos, porém, não a sua composição. A reflectância nas bandas do visível (425 a 695 nm) foram as melhores correlacionadas com os teores de matéria orgânica de solos originados de mesmo material de origem.
Coleman & Montgomery (1990) descrevem equações obtidas através de regressão multivariada entre dados espectrais e propriedades físicas e químicas dos solos que podem prever tais propriedades, mas estas são geograficamente dependentes,
mesmo se são desenvolvidas a partir de informações obtidas de plataformas orbitais ou diretamente da superfície terrestre.
Em estudo sobre a possibilidade da utilização de dados de radiância espectral do TM-Landsat para diferenciação da superfície de solos com propriedades similares, Coleman & Montgomery (1987) concluíram que o sensor possibilita a diferenciação dos solos de uma mesma ordem, mas sua resolução espacial ainda torna os resultados comprometedores em relação aos limites separativos. No entanto, o sensor não possibilita estabelecer equações de previsão das características dos solos com acurácia apresentando variabilidade menor que 40%.
Por sua vez, Madeira Netto et al. (1993a) estabeleceram, através da relação entre bandas TM/Landsat, índices de hematita que foram desenvolvidos baseados na reflectância difusa de várias amostras de latossolos. Ao final, os autores conseguiram, através do índice, individualizar as classes Latossolo Vermelho-Escuro e Latossolo Vermelho-Amarelo de acordo com os teores de hematita contidos nas amostras superficiais de cada solo, definidos pelas imagens TM/Landsat.
Outros elementos como titânio, ferro e alumínio apresentaram correlação com os dados digitais em níve is de cinza das bandas 3, 4, 5 e 7 do TM/Landsat (Riedel et al., 1988). Por outro lado, Epiphanio & Formaggio (1988) comentam que a análise quantitativa de imagens digitais sobre o comportamento espectral de alvos deve ser feita com dados de reflectância, por ser o meio mais adequado para a sua caracterização e não com números digitais em níveis de cinza. Tais resultados indicam a necessidade de mais avaliações comparativas entre esses dois dados.
Demattê (1995), através de dados radiométricos obtidos em laboratório e utilizando espectrorradiômetro IRIS estabeleceu, a caracterização do comportamento espectral de cinco solos do Estado do Paraná desenvolvidos sobre rochas eruptivas básicas e ácidas. Dentre os resultados o autor destaca que, através da análise das feições de absorção e de intensidade de reflectância, foi possível separar os diferentes solos.
Demattê & Garcia (1999) estabeleceram equações de regressão multivariada para predição de diversos atributos de solos desenvolvidos sobre rochas eruptivas. Dentre os atributos analisados, as melhores correlações foram encontradas para os teores de ferro, argila, Al2O3, titânio, manganês e caulinita.
Nanni (2000) utilizando 22 bandas e 13 alturas para os dados de radiometria de laboratório, verificou para areia, silte, argila, matéria orgânica, SiO2, TiO2 e Fe2O3 altos
coeficientes de determinação, com valores de r2 acima de 0,91. Ainda segundo o autor utilizando as bandas TM-Landsat foi possível obter coeficientes de determinação superiores a 0,8 para argila, SiO2, TiO2 e Fe2O3.
Nanni & Demattê (2001) utilizando equações lineares de regressão múltipla, estimaram valores de atributos dos solos com dados radiométricos em dois níveis de aquisição, laboratório e orbital, sendo esses dados comparados com os valores determinados por análises químicas e físicas. Os resultados não apresentaram diferenças significativas, a 1 % de probabilidade entre as médias dos valores estimados e valores determinados para argila, soma de bases e CTC.
3 GEOPROCESSAMENTO E TOPOSSEQUÊNCIAS NA DETERMINAÇÃO DE LEVANTAMENTOS DE SOLOS EM DIFERENTES ESCALAS
Resumo
O objetivo desse trabalho foi caracterizar e avaliar os solos da região de Barra Bonita, SP, por meio de topossequências e variabilidade espacial. Além disso, utilizou- se o geoprocessamento para avaliar mapas de solos em diferentes níveis de detalhamento. Para tanto, foram locados 473 pontos em uma grade de 100 x 100 m, os quais foram georreferenciados e amostrados. Com o resultado das análises de solos e observações de campo, foi possível confeccionar dois mapas de solos, com diferentes níveis de detalhamento. Esses mapas foram comparados com um levantamento semidetalhado utilizando-se um Sistema de Informações Geográficas. O estudo das topossequências contribuiu para uma melhor detecção das mudanças das unidades de solos na área. Os mapas detalhado tradicional e “detalhado por textura” diferiram do semidetalhado em 35% e 44%, respectivamente. Ambos os mapas detalhados apresentaram maior número de unidades de mapeamento em relação ao semidetalhado, sendo o tradicional com 11 unidades de mapeamento, detalhado por textura com 28 e o semidetalhado com apenas 3 unidades.
GEOPROCESSING AND TOPOSSEQUENCES TO DETERMINE SOIL SURVEY IN DIFERENT SCALES
Summary
The objective of this work was to characterize and evaluate the soils of an area located at Barra Bonita, SP, based on toposequences and space variability. Soil maps at different scales were compared by geoprocessing techniques. 474 points in a grid of 100 x 100 m, were georreferenced and soil samples collected. With the chemical, physical and field results, it was possible to develop two maps of soils, one at a detailed scale and another specific for texture. These maps were compared with a semi detailed map by crossed tabulations in a Geographical Information System (GIS). The study based on toposequences contributed for a better detection of the changes between the soil units in the area. The detailed soil map and the texture map differ of the semi detailed map in 35% and 44% respectively. Both maps presented larger number of soil units than the semi detailed, being the traditional with 10 units, detailed by texture with 28 and the semi detailed with just 3 units.