RESUMO
Nos últimos anos, geotecnologias como sensoriamento remoto, espectrorradiometria próxima e atributos do terreno derivados de modelos digitais de elevação são muito úteis para a descrição da variabilidade do solo. No entanto, essas fontes de informação são raramente usadas em conjunto. Por este motivo, uma metodologia para atribuir e especializar classes de solos utilizando-se de informações obtidas com sensoriamento remoto/proximal, geoprocessamento e conhecimento técnico foi aplicada e avaliada. Duas áreas de estudo, localizadas no Estado de São Paulo, Brasil, e totalizando aproximadamente 28.000 ha, foram utilizadas. Primeiramente, em uma área (Área 1), realizou-se o mapeamento pedológico convencional e a partir das classes de solos encontradas foram obtidos padrões com as seguintes informações: a) informações espectrais (características de formas e intensidade de absorção das curvas espectrais com comprimentos de onda de 350 - 2500 nm), de amostras de solo coletadas em pontos específicos nas áreas (de acordo com cada classe de solo); b) Obtenção de equações de determinação de atributos químicos e físicos do solo a partir da relação entre os resultados obtidos em laboratório, pelo método convencional, dos teores dos atributos químicos e físicos com os dados espectrais; c) classificação supervisionada de imagens Landsat TM 5, a fim de detectar alterações no tamanho das partículas do solo (textura do solo); d) relação entre as classes de solos e atributos do relevo. Posteriormente, os padrões obtidos foram aplicados na Área 2 a fim de obter-se a classificação pedológica destes solos, porém em ambiente SIG (ArcGis). Para finalizar, ainda foi realizado na Área 2 o mapeamento pedológico convencional para então comparar o mapa convencional com o mapa digital, ou seja, aquele obtidos apenas com padrões pré-determinados. A metodologia proposta teve expressivo resultado no primeiro nível categórico do Sistema de Classificação de Solos (79 % de acerto), um desempenho satisfatório até o segundo nível categórico (60 % de acerto) e tornou-se menos útil no nível categórico 3 (37 % de precisão).
comportamento espectral do solo; atributos do terreno; sensoriamento remoto
