Exatidão cartográfica de três MDE disponíveis para o Estado de Santa Catarina / Cartographic accuracy of three DEMs available for the State of Santa Catarina

O presente estudo objetivou apresentar uma avaliação independente do potencial de um modelo digital de elevação (MDE/SC), gerado por aerofotogrametria, para aplicações as quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina. Foram coletados 20 pontos de controle e comparados com valores altimétricos derivados do MDE/SC, SRTM v.4.1 e TOPODATA conforme especificações da PEC-PCD. O MDE/SC atendeu aos requisitos da escala 1:10.000 na classe C, enquanto os MDE SRTM v.4.1 e TOPODATA foram enquadrados na escala 1:50.000 classes A e B, respectivamente. A classificação do MDE/SC condiz com a informada no relatório do aerolevantamento e, assim, recomenda-se o emprego do MDE/SC em estudos e levantamentos os quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina.

This study aims to present an independent evaluation of the potential of a digital elevation model (DEM/SC), generated by aerophotogrammetry, for applications requiring detailed datasets in the state of Santa Catarina. A total of 20 control points were collected and compared with elevation values derived from DEM/SC, SRTM v.4.1 and TOPODATA according to PEC-PCD. The DEM/SC met the requirements for the 1:10,000 scale in class C, while the DEM SRTM v.4.1 and TOPODATA fitted with the scale 1:50,000 classes A and B, respectively. The DEM/SC classification is consistent with that informed in the aerial survey report. Therefore, one recommends using the DEM/SC in studies and surveys that require detailed elevation datasets in the state of Santa Catarina.

Exatidão cartográfica de três MDE disponíveis para o Estado de Santa Catarina / Cartographic accuracy of three DEMs available for the State of Santa Catarina

O presente estudo objetivou apresentar uma avaliação independente do potencial de um modelo digital de elevação (MDE/SC), gerado por aerofotogrametria, para aplicações as quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina. Foram coletados 20 pontos de controle e comparados com valores altimétricos derivados do MDE/SC, SRTM v.4.1 e TOPODATA conforme especificações da PEC-PCD. O MDE/SC atendeu aos requisitos da escala 1:10.000 na classe C, enquanto os MDE SRTM v.4.1 e TOPODATA foram enquadrados na escala 1:50.000 classes A e B, respectivamente. A classificação do MDE/SC condiz com a informada no relatório do aerolevantamento e, assim, recomenda-se o emprego do MDE/SC em estudos e levantamentos os quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina.(AU)

This study aims to present an independent evaluation of the potential of a digital elevation model (DEM/SC), generated by aerophotogrammetry, for applications requiring detailed datasets in the state of Santa Catarina. A total of 20 control points were collected and compared with elevation values derived from DEM/SC, SRTM v.4.1 and TOPODATA according to PEC-PCD. The DEM/SC met the requirements for the 1:10,000 scale in class C, while the DEM SRTM v.4.1 and TOPODATA fitted with the scale 1:50,000 classes A and B, respectively. The DEM/SC classification is consistent with that informed in the aerial survey report. Therefore, one recommends using the DEM/SC in studies and surveys that require detailed elevation datasets in the state of Santa Catarina.(AU)

VIS-NIR spectral reflectance for discretization of soils with high sand content / Refletância espectral VIS-NIR para discretização de solos com alto teor de areia

The aim of this study is to evaluate the spatial distribution and relationships between the physicochemical attributes and radiometry of soils with high sand contents. One hundred surface horizon samples were collected for physicochemical and spectral analyses of the soil. The samples were selected spatially by the conditioned Latin hypercube method. The physicochemical analyses consisted of granulometry, organic carbon content, and iron oxides content, extracted using sodium dithionite-citrate-bicarbonate (DCB). The spectral response of the soils was analyzed in the 400 to 1000 nm range. The spectral curves were obtained from the samples of the surface horizons, which were categorized according to the attribute in question. The relationship between the soil physicochemical attributes and soil radiometry was evaluated through a Pearson's correlation. There was a tendency for the organic carbon content to decrease with an increase in soil depth, associated with the presence of soils with higher sand contents. For soils with iron contents lower than 80 g kg <->1, there was an increase in the reflectance along the spectrum, whereas for soils with contents between 80 and 160 g kg <->1, the reflectance decreased after 600 nm, with greater variation along the spectrum for soils with iron contents higher than 120 g kg <->1. The diffuse reflectance spectroscopy could potentially allow for granulometric distinction between the soils evaluated.(AU)

Este estudo objetivou avaliar a discretização espacial e relações entre atributos físico-químicos com a radiometria dos solos com altos teores de areia. Foram coletadas 100 (cem) amostras de horizontes superficiais para análises físico-químicas e espectrais do solo, selecionadas espacialmente pelo método do hipercúbico latino condicionado. As análises físico-químicas foram a granulometria, teores de carbono orgânico e de óxidos de ferro extraído por ditionito-citrato-bicarbonato de sódio (DCB). A resposta espectral dos solos foi analisada na faixa de 400 a 1000 nm. As curvas foram elaboradas a partir da média de reflectância espectral de cem amostras de horizontes superficiais categorizados de acordo com o atributo em questão. A relação entre os atributos físico-químicos do solo e a radiometria dos solos foi avaliada através da correlação de Pearson. Houve a tendência do decréscimo nos teores de carbono orgânico com a diminuição da altitude, associada a presença de solos com maiores teores de areia. Para os solos com teores de ferro inferiores 80 g kg <->1 houve um aumento da refletância ao longo do espectro, enquanto que solos com teores entre 80 a 160 g kg <->1 a refletância decresceu significativamente após os 600 nm, com maior variação nos solos com teores de ferro superiores a 120 g kg <->1. A espectroscopia de refletância difusa mostrou-se uma ferramenta com potencial de distinção granulométrica para os solos avaliados.(AU)

Instance selection in digital soil mapping: a study case in Rio Grande do Sul, Brazil / Seleção de instâncias no mapeamento digital de solos: um estudo de caso no Rio Grande do Sul, Brasil

A critical issue in digital soil mapping (DSM) is the selection of data sampling method for model training. One emerging approach applies instance selection to reduce the size of the dataset by drawing only relevant samples in order to obtain a representative subset that is still large enough to preserve relevant information, but small enough to be easily handled by learning algorithms. Although there are suggestions to distribute data sampling as a function of the soil map unit (MU) boundaries location, there are still contradictions among research recommendations for locating samples either closer or more distant from soil MU boundaries. A study was conducted to evaluate instance selection methods based on spatially-explicit data collection using location in relation to soil MU boundaries as the main criterion. Decision tree analysis was performed for modeling digital soil class mapping using two different sampling schemes: a) selecting sampling points located outside buffers near soil MU boundaries, and b) selecting sampling points located within buffers near soil MU boundaries. Data was prepared for generating classification trees to include only data points located within or outside buffers with widths of 60, 120, 240, 360, 480, and 600m near MU boundaries. Instance selection methods using both spatial selection of methods was effective for reduced size of the dataset used for calibrating classification tree models, but failed to provide advantages to digital soil mapping because of potential reduction in the accuracy of classification tree models.(AU)

Uma questão crítica no mapeamento digital de solos é a seleção do método de amostragem dos dados para treinamento do modelo preditivo. Uma abordagem emergente aplica a seleção de instâncias (observações) para reduzir o tamanho do conjunto de dados, selecionando amostras relevantes para obter um subconjunto representativo, o qual seja grande o suficiente para preservar as informações pertinentes, mas pequeno o suficiente para ser facilmente manipulado pelos algoritmos de aprendizagem. Embora existam sugestões para distribuir a amostragem de dados em função da proximidade de limites de unidades de mapeamento de solos (UM), ainda existem contradições entre as recomendações de pesquisa para localizar amostras mais perto ou mais distantes desses limites. Foi realizado um estudo para avaliar os métodos de seleção de instâncias com base na coleta de dados espacialmente explícita usando a localização em relação aos limites de mapa de solo como o principal critério. Realizou-se análise de árvore de decisão para a modelagem de mapeamento digital de classes de solo usando dois esquemas de amostragem diferentes: a) selecionando pontos de amostragem localizados fora das áreas marginais aos limites das UM e b) selecionando pontos de amostragem situados dentro das áreas marginais aos limites das UM. Os dados foram preparados para a geração de árvores de classificação para incluir somente dados pontuais localizados dentro ou fora de faixas com larguras de 60, 120, 240, 360, 480 e 600m ao redor dos limites de UM. Ambos os métodos de seleção de instâncias foram eficazes para reduzir o tamanho do conjunto de dados usado para calibração de árvores de classificação, mas não trouxeram vantagens para o mapeamento digital de classes de solos.(AU)

Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra / Decision tree and minimum sample density in land cover mapping

A cobertura da terra é uma informação espacial de extrema relevância para uma série de modelos, sendo utilizada para estimar a produção de sedimentos e para mensurar a potencialidade da paisagem em sequestrar carbono. A classificação da cobertura da terra pelo método de classificação supervisionado necessita de áreas de treino, já que essas áreas devem ser representativas para cada classe de cobertura da terra. Para o algoritmo de classificação por árvore de decisão (AD), a complexidade da AD resulta em diferentes valores de acurácias para os mapas temáticos. Desse modo, o objetivo deste estudo foi determinar a densidade mínima de amostras em um modelo por AD, a fim de discriminar as classes de cobertura da terra e avaliar o tamanho da AD gerada quanto ao seu número de folhas. Além disso, preocupou-se em identificar as classes da cobertura da terra de mais difícil classificação. Nesse contexto, foram utilizadas bandas da imagem do satélite RESOURCESAT-1 e índices espectrais. A densidade mínima de amostras variou entre 0,15 e 0,30% da área total para cada classe. Esse intervalo de amostragem possibilitou resultados melhores que 80% para o índice kappa. O menor agrupamento entre observações em uma mesma folha terminal foi de 45, e as classes mais difíceis de classificar foram floresta e lavoura de arroz, devido à semelhança espectral que as florestas sombreadas possuem com as lavouras de arroz irrigadas.(AU)

Land cover is a spatial information of great relevance for a variety of models for estimating sediment yield and to measure the potential of the landscape carbon sequestration. The classification of land cover by the supervised method requires training areas, these areas must be representative of each class of land cover. For the classification decision tree (DT) algorithm, the complexity of DT, results in different values of accuracies for thematic maps. Thus, the objective of this study was to estimate the minimum sample density in a DT model which would allow to discriminate land cover classes, evaluate the size of the generated DT model, as well as, identify the more difficult land cover class to be mapped. Satellite images from RESOURCESAT-1as well as spectral indices were used in the study. The minimum sample density varied between 0.15 and 0.30% of the total area for each class, this sampling interval allowed better results than 80% for kappa index. The smallest grouping of observations in the same terminal leaf was 45 observations. In this study the most difficult land use classes to be mapped were forest and rice crops due to spectral similarity of shaded forests with irrigated rice crops.(AU)

VIS-NIR spectral reflectance for discretization of soils with high sand content / Refletância espectral VIS-NIR para discretização de solos com alto teor de areia

The aim of this study is to evaluate the spatial distribution and relationships between the physicochemical attributes and radiometry of soils with high sand contents. One hundred surface horizon samples were collected for physicochemical and spectral analyses of the soil. The samples were selected spatially by the conditioned Latin hypercube method. The physicochemical analyses consisted of granulometry, organic carbon content, and iron oxides content, extracted using sodium dithionite-citrate-bicarbonate (DCB). The spectral response of the soils was analyzed in the 400 to 1000 nm range. The spectral curves were obtained from the samples of the surface horizons, which were categorized according to the attribute in question. The relationship between the soil physicochemical attributes and soil radiometry was evaluated through a Pearson's correlation. There was a tendency for the organic carbon content to decrease with an increase in soil depth, associated with the presence of soils with higher sand contents. For soils with iron contents lower than 80 g kg

Este estudo objetivou avaliar a discretização espacial e relações entre atributos físico-químicos com a radiometria dos solos com altos teores de areia. Foram coletadas 100 (cem) amostras de horizontes superficiais para análises físico-químicas e espectrais do solo, selecionadas espacialmente pelo método do hipercúbico latino condicionado. As análises físico-químicas foram a granulometria, teores de carbono orgânico e de óxidos de ferro extraído por ditionito-citrato-bicarbonato de sódio (DCB). A resposta espectral dos solos foi analisada na faixa de 400 a 1000 nm. As curvas foram elaboradas a partir da média de reflectância espectral de cem amostras de horizontes superficiais categorizados de acordo com o atributo em questão. A relação entre os atributos físico-químicos do solo e a radiometria dos solos foi avaliada através da correlação de Pearson. Houve a tendência do decréscimo nos teores de carbono orgânico com a diminuição da altitude, associada a presença de solos com maiores teores de areia. Para os solos com teores de ferro inferiores 80 g kg