Mapas convencionais de solos têm adquirido importância crescente como entrada para diversas aplicações, muitas vezes sem levar em conta a sua qualidade deles. O objetivo deste estudo foi descrever e comparar mapas de solos usando indicadores quantitativos de fácil determinação. Foram utilizados nove mapas elaborados em diferentes escalas no Rio Grande do Sul e o software ArcGIS. Calcularam-se a escala efetiva, o número de polígonos menores que a área mínima mapeável e um índice de complexidade de forma, e quantificaram-se o número de classes taxonômicas, de tipos de solos e de unidades de mapeamento e a fração da área com dados não uniformes. Os resultados evidenciaram que a qualidade de mapas de solos tende a ser inferior ao presumido para sua escala de apresentação, o que demonstra a importância e a necessidade de avaliações prévias ao seu uso. Indicadores computados a partir dos polígonos e da legenda possibilitam avaliação rápida e objetiva, com potencial de aplicação na sistematização e documentação de dados legados de solos no Brasil.

Conventional soil maps have acquired increasing importance as inputs for various applications, often without regard to their quality. The aim of this study was to assess and compare soil maps using easily determinable quantitative indicators. Nine soil maps (at different scales, from Rio Grande do Sul) and ArcGIS software were used. Effective scale number (NSN), polygons smaller than the minimum legible delineation (MLD), shape complexity index (S), number of taxonomic classes, soil types, mapping units, and proportion of areas with non-uniform data (PND) were computed. Results showed that the quality of legacy soil maps tends to be lower than presumed for their presentation scale, what shows the importance and need for quality assessments prior to using them. Indicators computed from polygons and map legend enable quick and objective assessment, with potential application in systematizing and documenting legacy soil data in Brazil.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a densidade de amostragem na acurácia de predição de ordens de solos, com alta resolução espacial, em área vitícola da Serra Gaúcha. Para isso, utilizou-se modelo digital de elevação (MDE) do terreno, base cartográfica, mapa convencional de solos e o programa Idrisi. Sete variáveis preditoras foram calculadas e lidas junto com as classes de solo, em pontos aleatoriamente distribuídos, nas densidades de 0,5, 1, 1,5, 2 e 4 pontos por hectare. Os dados foram usados para treinar uma árvore de decisão (Gini) e três redes neurais artificiais: teoria da ressonância adaptativa, fuzzy ARTMap; mapa auto‑organizável, SOM; e perceptron de múltiplas camadas, MLP. Os mapas estimados foram comparados com o mapa de solos convencional para calcular erros de omissão e de inclusão, exatidão geral, e erros de quantidade e de alocação. A árvore de decisão foi menos sensível à densidade de amostragem e apresentou maior acurácia e consistência. O SOM foi a rede neural com menor sensibilidade e maior consistência. O MLP apresentou mínimo crítico e maior inconsistência, enquanto fuzzy ARTMap apresentou maior sensibilidade e menor acurácia. Os resultados indicam que densidades de amostragem usadas em levantamentos convencionais podem servir de referência para estimar ordens de solos na Serra Gaúcha.

The objective of this work was to evaluate sampling density on the prediction accuracy of soil orders, with high spatial resolution, in a viticultural zone of Serra Gaúcha, Southern Brazil. A digital elevation model (DEM), a cartographic base, a conventional soil map, and the Idrisi software were used. Seven predictor variables were calculated and read along with soil classes in randomly distributed points, with sampling densities of 0.5, 1, 1.5, 2, and 4 points per hectare. Data were used to train a decision tree (Gini) and three artificial neural networks: adaptive resonance theory, fuzzy ARTMap; self‑organizing map, SOM; and multi‑layer perceptron, MLP. Estimated maps were compared with the conventional soil map to calculate omission and commission errors, overall accuracy, and quantity and allocation disagreement. The decision tree was less sensitive to sampling density and had the highest accuracy and consistence. The SOM was the less sensitive and most consistent network. The MLP had a critical minimum and showed high inconsistency, whereas fuzzy ARTMap was more sensitive and less accurate. Results indicate that sampling densities used in conventional soil surveys can serve as a reference to predict soil orders in Serra Gaúcha.

Quando levantamentos de solos não estão disponíveis para atividades de planejamento de uso das terras, técnicas de mapeamento digital de solos podem ser úteis. Mapeadores de solos podem processar as informações espaciais rapidamente, auxiliando na execução de levantamentos de solos tradicionais ou prevendo a ocorrência de classes de solos na paisagem. Avaliaram-se técnicas de análise de decisão na predição da ocorrência de classes de solos em áreas de encostas basálticas no Sul do Brasil. Várias combinações de tipos de algoritmos de árvore de decisão e quantidade de elementos nos nós terminais das árvores de decisão foram testadas usando mapas de solos com a legenda original e com legenda simplificada. Em geral, o uso de árvores de decisão foi eficaz na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solos. Menor número de elementos no nó terminal das árvores de decisão produziu acurácias mais altas e a simplificação da legenda (agregação) reduziu a precisão das predições. O algoritmo J48 teve melhor desempenho que BF Tree, RepTree, Random Tree, e Simple Chart.

When soil surveys are not available for land use planning activities, digital soil mapping techniques can be of assistance. Soil surveyors can process spatial information faster, to assist in the execution of traditional soil survey or predict the occurrence of soil classes across landscapes. Decision tree techniques were evaluated as tools for predicting the ocurrence of soil classes in basaltic steeplands in South Brazil. Several combinations of types of decicion tree algorithms and number of elements on terminal nodes of trees were compared using soil maps with both original and simplified legends. In general, decision tree analysis was useful for predicting occurrence of soil mapping units. Decision trees with fewer elements on terminal nodes yield higher accuracies, and legend simplification (aggregation) reduced the precision of predictions. Algorithm J48 had better performance than BF Tree, RepTree, Random Tree, and Simple Chart.

O presente trabalho propõe o emprego de geotécnicas no apoio a um levantamento detalhado de solos, desde a coleta de dados em campo até à delimitação das unidades de solo e, posteriormente, a elaboração de um mapa final. A área de estudo corresponde a uma carta topográfica na escala 1:5.000 do Vale dos Vinhedos, na região da Serra Gaúcha, Rio Grande do Sul, Brasil. O material utilizado consiste em dados planialtimétricos de um levantamento aerofotogramétrico, receptores GPS (Global Posigioning System) e softwares de SIG (Sistemas de Informação Geográfica). Os softwares de SIG foram utilizados para integrar os dados de campo com as informações cartográficas e para analisar o relevo por meio de um MNT (Modelo Numérico do Terreno). Os resultados mostraram que o método permite a obtenção de um mapa digital georreferenciado, em que as unidades de mapeamento estão fortemente associadas com as fases de relevo, melhorando sua consistência e confiabilidade e facilitando seu uso futuro para outras aplicações.

This study proposes the use of geotechnologies to support detailed soil surveys, from field surveys to the delimitation of mapping units and later the drawing of the final map. The study area corresponds to a topographic map on a scale of 1:5,000 of the Vale dos Vinhedos, in the Serra Gaúcha region, State of Rio Grande do Sul, Brazil. The material used consists of planialtimetric data derived from aerial photographs, navigation GPS (Global Positioning System), and GIS (Geographical Information System) software. The GIS program was used to integrate field data with cartographic information and with a DTM (Digital Terrain Model). Results show that the methodology can generate a georreferenced digital map in which soil mapping units are strongly associated with relief phases, improving the consistency and reliability as well as making the use in further applications easier.