Simulações espacialmente explícitas dos estoques de carbono orgânico de um LATOSSOLO BRUNO por meio da integração do modelo century com GIS

Simulation models are useful tools for assessment of the impacts of agriculture on nutrient and soil organic C (SOC) dynamics. Results of simulation studies can be applied to develop sustainable agricultural systems. This study simulated SOC in clayey Humic Hapludox with Century model (version 4.0) in a subtropical climate, with support from historical soil and land-use surveys; GIS and remote sensing techniques. Major reductions in SOC stocks were observed after land under native vegetation was converted to agricultural use, especially under annual crops managed under conventional tillage. Simulations of these soils under current management to the year 2058 showed that soils under conservation systems (especially no tillage) can recover and in some cases even exceed the original SOC stocks under native vegetation.

Os modelos de simulação, uma vez calibrados localmente, são ferramentas úteis para a avaliação dos impactos da agricultura sobre a dinâmica do carbono orgânico do solo (COS) e planejamento de sistemas agrícolas sustentáveis em escala regional. O presente trabalho teve como objetivo estudar a dinâmica do COS em um LATOSSOLO BRUNO Aluminoférrico típico muito argiloso, localizado em uma região de clima subtropical, por meio de simulações com o modelo Century - versão 4.0, apoiado em levantamentos históricos e técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto. Verificou-se que, para o período atual, a mudança de uso do solo, representada pela conversão da vegetação nativa em agricultura, causou uma redução no conteúdo de carbono ao longo dos anos, sendo que as lavouras com maior tempo de exploração e submetidas ao preparo convencional apresentaram os menores estoques. Por outro lado, nas simulações futuras (ano 2058), verifica-se que as lavouras, quando sob manejos conservacionistas, podem recuperar, e até superar, os estoques de COS encontrados no solo sob vegetação nativa de campo.

Avaliação de cinco algoritmos de árvores de decisão e três tipos de modelos digitais de elevação para mapeamento digital de solos a nível semidetalhado na Bacia do Lageado Grande, RS, Brasil

Digital soil mapping (DSM) has been shown to be feasible to use in soil survey. Although several methods have been exploited, there is a lack in defining methodologies for doing DSM. This study tests five decision trees algorithms that have been identified as suitable (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree, and J48) and three digital elevation models (AsterGDEM, SRTM and SRTM V3) for DSM at semidetailed level in situations where the main differentiating factor between soil types is the relief. The use of MDE Aster GDEM and decision three algorithms J48, Simple Tree e BF Tree produced decision tree models capable of produce soil maps with larger accuracy related to reference soil maps.

O mapeamento digital de solos (MDS) tem como base a geração de sistemas de informações que permitem estabelecer relações matemáticas entre variáveis ambientais e solos e, dessa forma, predizer a distribuição espacial das classes ou propriedades dos solos. Dentre as abordagens mais utilizadas, as árvores de decisão têm se destacado por apresentar bons resultados no MDS. Por outro lado, dada a disponibilidade de novas fontes de informação sobre a elevação, torna-se necessário o teste e avaliação de modelos digitais de elevação (MDE) quanto ao seu uso para o MDS. Este estudo testa cinco algoritmos de árvores de decisão (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree e J48) e três MDE (Aster GDEM, SRTM e SRTM V3) para o MDS a nível semidetalhado, em situações em que o principal fator diferenciador entre os tipos de solo é o relevo. O uso do MDE Aster GDEM e árvore de decisão com algoritmo J48, Simple Tree e BF Tree foram os que produziram modelos de árvore de decisão capazes de produzir mapas de solo com maior similaridade ao mapa de referência.

Avaliação de cinco algoritmos de árvores de decisão e três tipos de modelos digitais de elevação para mapeamento digital de solos a nível semidetalhado na Bacia do Lageado Grande, RS, Brasil

Digital soil mapping (DSM) has been shown to be feasible to use in soil survey. Although several methods have been exploited, there is a lack in defining methodologies for doing DSM. This study tests five decision trees algorithms that have been identified as suitable (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree, and J48) and three digital elevation models (AsterGDEM, SRTM and SRTM V3) for DSM at semidetailed level in situations where the main differentiating factor between soil types is the relief. The use of MDE Aster GDEM and decision three algorithms J48, Simple Tree e BF Tree produced decision tree models capable of produce soil maps with larger accuracy related to reference soil maps.

O mapeamento digital de solos (MDS) tem como base a geração de sistemas de informações que permitem estabelecer relações matemáticas entre variáveis ambientais e solos e, dessa forma, predizer a distribuição espacial das classes ou propriedades dos solos. Dentre as abordagens mais utilizadas, as árvores de decisão têm se destacado por apresentar bons resultados no MDS. Por outro lado, dada a disponibilidade de novas fontes de informação sobre a elevação, torna-se necessário o teste e avaliação de modelos digitais de elevação (MDE) quanto ao seu uso para o MDS. Este estudo testa cinco algoritmos de árvores de decisão (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree e J48) e três MDE (Aster GDEM, SRTM e SRTM V3) para o MDS a nível semidetalhado, em situações em que o principal fator diferenciador entre os tipos de solo é o relevo. O uso do MDE Aster GDEM e árvore de decisão com algoritmo J48, Simple Tree e BF Tree foram os que produziram modelos de árvore de decisão capazes de produzir mapas de solo com maior similaridade ao mapa de referência.

Simulações espacialmente explícitas dos estoques de carbono orgânico de um LATOSSOLO BRUNO por meio da integração do modelo century com GIS

Simulation models are useful tools for assessment of the impacts of agriculture on nutrient and soil organic C (SOC) dynamics. Results of simulation studies can be applied to develop sustainable agricultural systems. This study simulated SOC in clayey Humic Hapludox with Century model (version 4.0) in a subtropical climate, with support from historical soil and land-use surveys; GIS and remote sensing techniques. Major reductions in SOC stocks were observed after land under native vegetation was converted to agricultural use, especially under annual crops managed under conventional tillage. Simulations of these soils under current management to the year 2058 showed that soils under conservation systems (especially no tillage) can recover and in some cases even exceed the original SOC stocks under native vegetation.

Os modelos de simulação, uma vez calibrados localmente, são ferramentas úteis para a avaliação dos impactos da agricultura sobre a dinâmica do carbono orgânico do solo (COS) e planejamento de sistemas agrícolas sustentáveis em escala regional. O presente trabalho teve como objetivo estudar a dinâmica do COS em um LATOSSOLO BRUNO Aluminoférrico típico muito argiloso, localizado em uma região de clima subtropical, por meio de simulações com o modelo Century - versão 4.0, apoiado em levantamentos históricos e técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto. Verificou-se que, para o período atual, a mudança de uso do solo, representada pela conversão da vegetação nativa em agricultura, causou uma redução no conteúdo de carbono ao longo dos anos, sendo que as lavouras com maior tempo de exploração e submetidas ao preparo convencional apresentaram os menores estoques. Por outro lado, nas simulações futuras (ano 2058), verifica-se que as lavouras, quando sob manejos conservacionistas, podem recuperar, e até superar, os estoques de COS encontrados no solo sob vegetação nativa de campo.

Mapeamento digital de classes de solos: características da abordagem brasileira

Soil is increasingly being recognized as having an important role in ecosystems, as well as for food production and global climate regulation. For this reason, the demand for relevant and updated soil information is increasing. Soil science researchers are being demanded to produce information in different spatial resolutions with associated quality in what is being called Digital Soil Mapping (DSM). Due to an increasing number of papers related to the DSM in Brazil, it is necessary to discuss the main characteristics of those studies related to the automated mapping of soil classes, which will enable a broader perspective of the subject and guide future works and demands. The mapping of soil classes using DSM techniques is recent in the country, the first publication in this topic occurred just in 2006. Among the predictive functions the predominant is logistic regression. The soil formation factor relief was used in all studies reviewed. Quality of predictive models was evaluated employing error matrix and kappa which were the most common procedures. The consolidation of this automated approach as an auxiliary tool to the conventional soil mapping will demand training of young soil scientists to use geoinformation technologies and quantitative tools to handle aspects of soil variability.

O solo é cada vez mais reconhecido como tendo um importante papel nos ecossistemas, assim como para a produção de alimentos e regulação do clima global. Por esse motivo, a demanda por informações relevantes e atualizadas em solos é crescente. Pesquisadores em ciência do solo estão sendo demandados a gerar informações em diferentes resoluções espaciais e com qualidade associada dentro do que está sendo chamado de Mapeamento Digital de Solos (MDS). Devido ao crescente número de trabalhos relacionados ao MDS, faz-se necessário reunir e discutir as principais características dos estudos relacionados ao mapeamento digital de classes de solos no Brasil, o que irá possibilitar uma perspectiva mais ampla dos caminhos, além de nortear trabalhos e demandas futuras. O mapeamento de classes de solos empregando técnicas de MDS é recente no país, com a primeira publicação em 2006. Entre as funções preditivas utilizadas, predomina o emprego da técnica de regressões logísticas. O fator de formação relevo foi empregado na totalidade dos estudos revisados. Quanto à avaliação da qualidade dos modelos preditivos, o emprego da matriz de erros e do índice kappa têm sido os procedimentos mais usuais. A consolidação dessa abordagem automatizada como ferramenta auxiliar ao mapeamento convencional passa pelo treinamento dos jovens pedólogos para a utilização de tecnologias da geoinformação e de ferramentas quantitativas dos aspectos de variabilidade do solo.

Mapeamento digital de classes de solos: características da abordagem brasileira

Soil is increasingly being recognized as having an important role in ecosystems, as well as for food production and global climate regulation. For this reason, the demand for relevant and updated soil information is increasing. Soil science researchers are being demanded to produce information in different spatial resolutions with associated quality in what is being called Digital Soil Mapping (DSM). Due to an increasing number of papers related to the DSM in Brazil, it is necessary to discuss the main characteristics of those studies related to the automated mapping of soil classes, which will enable a broader perspective of the subject and guide future works and demands. The mapping of soil classes using DSM techniques is recent in the country, the first publication in this topic occurred just in 2006. Among the predictive functions the predominant is logistic regression. The soil formation factor relief was used in all studies reviewed. Quality of predictive models was evaluated employing error matrix and kappa which were the most common procedures. The consolidation of this automated approach as an auxiliary tool to the conventional soil mapping will demand training of young soil scientists to use geoinformation technologies and quantitative tools to handle aspects of soil variability.

O solo é cada vez mais reconhecido como tendo um importante papel nos ecossistemas, assim como para a produção de alimentos e regulação do clima global. Por esse motivo, a demanda por informações relevantes e atualizadas em solos é crescente. Pesquisadores em ciência do solo estão sendo demandados a gerar informações em diferentes resoluções espaciais e com qualidade associada dentro do que está sendo chamado de Mapeamento Digital de Solos (MDS). Devido ao crescente número de trabalhos relacionados ao MDS, faz-se necessário reunir e discutir as principais características dos estudos relacionados ao mapeamento digital de classes de solos no Brasil, o que irá possibilitar uma perspectiva mais ampla dos caminhos, além de nortear trabalhos e demandas futuras. O mapeamento de classes de solos empregando técnicas de MDS é recente no país, com a primeira publicação em 2006. Entre as funções preditivas utilizadas, predomina o emprego da técnica de regressões logísticas. O fator de formação relevo foi empregado na totalidade dos estudos revisados. Quanto à avaliação da qualidade dos modelos preditivos, o emprego da matriz de erros e do índice kappa têm sido os procedimentos mais usuais. A consolidação dessa abordagem automatizada como ferramenta auxiliar ao mapeamento convencional passa pelo treinamento dos jovens pedólogos para a utilização de tecnologias da geoinformação e de ferramentas quantitativas dos aspectos de variabilidade do solo.