Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Campbell, Patrícia Morais da Matta
 |
| Orientador(a): |
Francelino, Márcio Rocha
|
| Banca de defesa: |
Francelino, Márcio Rocha,
Mendonça, Bruna Araújo Furtado de,
Pinheiro, Helena Saraiva Koenow,
Fernandes Filho, Elpídio Inácio,
Carvalho Junior, Waldir de |
| Tipo de documento: |
Tese
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais
|
| Departamento: |
Instituto de Florestas
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Palavras-chave em Inglês: |
|
| Área do conhecimento CNPq: |
|
| Link de acesso: |
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9361
|
Resumo: |
Obter informações a respeito do solo e seus atributos é essencial para o bom planejamento do uso e ocupação do mesmo. O mapeamento convencional e as análises laboratoriais de rotina são os métodos mais utilizados no Brasil para espacialização do solo e obtenção de informações acerca de seus atributos. No caso do mapeamento de classes de solo esse método é baseado em modelos mentais desenvolvidos pelo pedólogo, o que o torna altamente subjetivo, dependente da experiência do profissional e de difícil repetição, enquanto as análises laboratoriais são dispendiosas e apresentam a possibilidade de geração de impactos ambientais pelo uso de reagentes químicos. Por isso, novas técnicas computacionais tem se apresentado como uma ferramenta para mapeamento de classes e atributos de solos, proporcionando maior rapidez e diminuição do custo em relação aos métodos convencionais. Assim nesse trabalho estudou-se o uso dessas técnicas no Ribeirão Inhaúma, em Iconha/ES. Os capítulos 1 e 2 mostram o uso de diferentes classificadores para mapeamento digital de solos, ao total foram testados 10 modelos, que mostraram-se eficientes, destacando-se a lógica fuzzy, Randon Forest, Ranger, Extreme Gradient Boosting e Weighted Subspace Random Forest, o capítulo 1 ainda comparou esse modelo ao mapeamento convencional, encontrando 24% de concordância entre os mapas. Os capítulos 3 e 4 testaram o uso de diversos modelos para mapeamento de atributos, destacando-se no capitulo 3 o método Randon Forest e no 4 o uso de técnicas espectrais para mapeamento de carbono orgânico, fósforo e argila com boa acurácia. O capítulo 5 analisou o grau de correlação entre informações levantadas pelo sensoriamento remoto através de dados aerogeofísicos e dados obtidos pela análise de fluorescência feita com analisador de raios-X, comparando os valores encontrados com o mapa de uso e ocupação do solo. Foi possível identificar a correlação existente entre o uso e ocupação dos solos com os dados de gamaespectrometria e de temperatura. Em relação aos dados aerogeofísicos de gamaespectrometria foram encontradas altas correlações com altitude e baixa correlação com dados obtidos pela análise de termofluorescência, indicando que dados provenientes da análise de termofluorescência não podem substituir àqueles advindos da gamaespectrometria e vice-versa, para fins de análise de características do terreno. O capítulo 6 propõe um estudo inicial sobre a possibilidade do uso da fluorescência como ferramenta na determinação de óxidos de Fe, Al, Si e Ti, a fim de diminuir o impacto no meio ambiente causado pelos reagentes químicos utilizados no ataque sulfúrico e aumentar a velocidade de análise e preparo da amostra. As análises de fluorescência de raios-X mostraram-se promissoras para determinação dos teores de óxidos de Cambissolos e Latossolos, sendo necessárias análises de uma quantidade maior de amostras utilizando os dois métodos, afim de comprovar a correlação existente entre os teores encontrados. |
