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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Gonçalves, Thaís Gabriela | - |
| Autor(es): dc.creator | Pons, Nívea Adriana Dias | - |
| Autor(es): dc.creator | Melloni, Eliane Guimarães Pereira | - |
| Autor(es): dc.creator | Mancini, Marcelo | - |
| Autor(es): dc.creator | Curi, Nilton | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:17:16Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:17:16Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-25 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-25 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/50011 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1590/1413-7054202145007921 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1137637 | - |
| Descrição: dc.description | There is an ever-growing need for soil maps, since detailed soil information is directly related to agricultural activities, urbanization and environmental protection. However, there is a lack of large-scale soil maps in developing tropical countries such as Brazil. Albeit there are soil maps for small areas, large regions usually have undetailed maps. Considering the importance of finding low-cost alternatives to overcome the lack of detailed soil information, the main objective of this work was to manually create a local soil map and extrapolate it to similar larger areas that lack detailed soil information. The Anhumas River Basin, in the municipality of Itajubá, southeast Brazil, was manually mapped and this map was used to predict soils distribution for the entire municipality. First, the prediction model was tested in the same basin and provided sufficient results, achieving 67% global accuracy and 0.62 Kappa coefficient. Second, the resulting map was used together with the soil map of the larger José Pereira Basin to map the entire municipality, achieving 54% global accuracy and 0.40 Kappa coefficient. Low resolution parent material information was found to confuse models; maps showed better results when this variable was removed. The Minas Gerais soil map presents general mapping units only for the Acrisol class and its associations with other soil classes in the area. The soil map predicted by this work identified more soil classes. Mapping representative areas and extrapolating these maps to larger similar areas constitute a promising alternative to overcome the lack of detailed soil maps. | - |
| Descrição: dc.description | Há uma crescente demanda por mapas de solo, já que informações detalhadas de solos estão diretamente relacionadas com agricultura, urbanização e conservação ambiental. Porém, há escassez de mapas de solo em grande escala em países tropicais em desenvolvimento como o Brasil. Apesar de existirem mapas para pequenas áreas, grandes regiões possuem mapas pouco detalhados. Considerando-se a importância de se buscarem alternativas para superar a falta de informações detalhadas de solo, o objetivo deste trabalho foi extrapolar mapas locais para áreas maiores semelhantes que necessitam de informações mais detalhadas. A bacia do rio Anhumas, no município de Itajubá, sudeste do Brasil, foi manualmente mapeada e este mapa foi utilizado para predizer a distribuição de solos para todo o município. Primeiro, o modelo de predição foi testado na mesma bacia e alcançou acurácia global de 67% e coeficiente Kappa de 0,62. Depois, os resultados foram usados conjuntamente com dados da bacia José Pereira para predizer as classes de solo de todo o município, alcançando acurácia global de 54% e coeficiente Kappa de 0,40. Dados de material de origem em baixa resolução confundiram os modelos; as predições obtiveram melhores resultados quando esta variável foi removida. O mapa de solos de Minas Gerais apresenta apenas a classe de solo Argissolo e suas associações com outros solos para a área. O mapa confeccionado por este trabalho, porém, identificou mais classes de solo. O mapeamento de áreas representativas e sua extrapolação para áreas maiores constitui alternativa promissora para superar a escassez de mapas detalhados de solo. | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Ciência e Agrotecnologia | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Soil classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Pedology | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Decision trees | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Spatial distribution | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Digital soil mapping | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classificação de solo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Pedologia | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Árvores de decisão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Distribuição espacial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mapeamento digital de solos | - |
| Título: dc.title | Digital soil mapping: Predicting soil classes distribution in large areas based on existing soil maps from similar small areas | - |
| Título: dc.title | Mapeamento digital de solos: Predição da distribuição de classes de solo em grandes áreas baseando-se em mapas de solo preexistentes de áreas menores semelhantes | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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