Mapeamento pedológico digital com base em objetos a partir de unidades elementares de relevo
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Resumo
Diante das dificuldades em se realizar levantamentos pedológicos por métodos convencionais, o mapeamento pedológico digital (MPD) tem potencial de apoiar a retomada de levantamentos pedológicos sistemáticos. Para isso, é desejável estratégias que possam utilizar informações legadas de levantamentos convencionais. Contudo, é preciso entender quais informações podem ser preditas no MPD de novas áreas, com qualidade satisfatória. Estratégias de MPD com base em objetos têm superado os resultados de abordagens com base em pixels, embora não esteja claro se isso vale para qualquer contexto. Este estudo objetivou avaliar o uso de informações legadas de levantamentos pedológicos sistemáticos, comparando abordagens de MPD com base em pixels e em objetos. A área de estudo compreende os municípios paulistas de Cordeirópolis, Santa Gertrudes, Iracemápolis, Rio Claro e Ipeúna. Utilizou-se unidades elementares de relevo para delimitação de polígonos na construção de bases de dados para MPD com base em objetos. Os resultados foram avaliados considerando a acurácia global, o índice Kappa, além das taxas de verdadeiros positivos e a precisão observadas nas classes preditas. As unidades elementares de relevo foram eficazes quando utilizadas em uma abordagem de MPD com base em objetos. Os testes empregados apresentaram resultados satisfatórios para a extrapolação de informações legadas dos levantamentos pedológicos sistemáticos do estado de São Paulo em abordagens de MPD por pixels e por objetos, alcançando acurácia de 61 % e índice Kappa de 0,54. O baixo desempenho na predição de classes específicas não esteve diretamente relacionado à sua maior ou menor ocorrência na área de estudo.
Descrição
Palavras-chave
Pedometria, Random Forest, Mapeamento Geomorfológico
Citação
Valadares, A. P., Coelho, R. M., & Gamba, C. T. de C. (2024). Mapeamento pedológico digital com base em objetos a partir de unidades elementares de relevo. Revista Do Departamento De Geografia, 44, e176980 . https://doi.org/10.11606/eISSN.2236-2878.rdg.2024.176980
