Mapeamento digital de solos via aprendizado de máquina na Bacia do Alto Taquari (MS/MT)

Abstract

O mapeamento de classes de solos é importante para que decisões confiáveis sejam tomadas quanto ao uso e sustentabilidade ambiental. Nesse contexto, o objetivo do trabalho foi gerar um mapa preditivo de Unidades de Mapeamento (UM) de solo da Bacia Hidrográfica do Alto Taquari (BHAT), utilizando o modelo Random Forest (RF). Para isso foram utilizados 329 perfis de solos, oriundas de bases legadas, e alocadas em UMs de acordo com semelhanças taxonômicas. Para equilíbrio do número de amostras nas UMs, foram coletadas amostras sintéticas, com auxílio do software ArcGIS. Para predição foram utilizadas covariáveis de terreno, espectrais ópticas e de radar, e o modelo machine learning RF. Com relação as amostras coletadas, a UM com maior representação foi a dos Neossolos Quartzarênicos (153), seguido dos Latossolos Vermelhos (46), Latossolos Vermelhos psamíticos e Argissolos Vermelho Amarelos (39). Segundo a modelagem, a distribuição dos solos está relacionada a distribuição de umidade, composição granulométrica, e presença de componentes ferruginosos, captados pelas covariáveis de terreno e índices espectrais. Entretanto, o modelo apresentou baixo desempenho preditivo, apresentando Kappa e Acurácia Global iguais a 0,29 e 37,54, respectivamente. O mapa produzido apresentou predominância das UMs com Neossolos Quartzarênicos e Litólicos, e baixa frequência e/ou ausência das UMs com Cambissolos Háplicos, Latossolos Vermelho e Latossolo Vermelho-Amarelos, ambos psamíticos, na área, reafirmando a baixa acurácia do modelo, visto que foram classes de solos frequentes na área de estudo. Esse resultado pode estar relacionado com a dificuldade do modelo em encontrar padrões nas covariáveis utilizadas e/ou a coleta de amostras sintéticas não muito eficiente, podendo ser aprimorada, sendo essas providências a serem tomadas para melhoria do modelo. Entretanto, considerando o mapa obtido, indicando predomínio das classes de solos Neossolos Quartzarênicos e Litólicos, que possuem ocorrências associadas a, principalmente, elevação, distância dos canais de drenagem e presença de minerais ferruginosos. A partir dessas informações ressalta-se a necessidade de práticas de manejo mais sustentáveis na bacia.