Resumo: O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar indicadores geoespaciais para analisar o impacto ambiental da atividade suinícola no licenciamento em âmbito municipal. O estudo foi conduzido no Município de Quinze de Novembro, RS. Foram avaliados indicadores ambientais em glebas agrícolas e bacias hidrográficas. Uma base de dados geoespacial foi criada, com uso de Sistemas de Informações Geográficas e de levantamento sistemático dos suinocultores e das glebas que recebem dejetos líquidos de suínos, o que incluiu propriedades suinícolas, uso atual das terras, tipos de solos, rede de drenagem e modelo digital do terreno. Os indicadores geoespaciais obtidos com as ferramentas de geoprocessamento foram: áreas da bacia com aplicação de dejetos suínos; áreas de preservação permanente existentes e a serem recuperadas; taxa de aplicação de dejetos; declividade; resistência à degradação; distância entre glebas com aplicação de dejetos e curso d'água; largura da faixa com potencial de amortecimento para dejetos entre glebas e curso d'água; distância entre instalação suinícola e curso d'água; conflito de instalações com área de preservação; e áreas que requerem recuperação ambiental. A interpretação desses indicadores possibilita avaliar os impactos ambientais potenciais da atividade suinícola nas propriedades rurais e nas bacias em que estão localizadas, o que permite identificar os locais de maior risco e subsidiar o licenciamento ambiental da atividade.

Abstract: The objective of this work was to propose and evaluate geospatial indicators to analyze the environmental impact of swine production on licensing at municipal level. The study was conducted in the municipality of Quinze de Novembro, in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. Environmental indicators in farmlands and watersheds were evaluated. A geospatial database was created using Geographic Information Systems and a systematic survey of swine farmers and farmlands receiving pig slurry, which included swine farms, current land use, soil types, drainage net, and digital elevation model. The geospatial indicators obtained with the geoprocessing tools were: watershed areas with application of swine slurry; areas of permanent preservation and for recovery; application rate of swine slurry; slope; resistance to degradation; distance between farmlands with swine slurry application and watercourse; width of potential buffer zone between farmlands and watercourse; distance between swine barns and watercourse; conflict between facilities and preservation areas; and areas that need environmental recovery. The interpretation of these indicators enables evaluating the potential environmental impacts of swine production in farmlands and watersheds where they are located, which allows to identify the locations with greater risks and to aid the environmental licensing of this activity.

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 redução do vigor vegetativo da cobertura vegetal do Pampa do Brasil e do Uruguai, por meio da identificação de tendências negativas em séries temporais de imagens. Utilizaram-se séries temporais de imagens de NDVI/EVI do sensor Modis, de 2000 a 2011; imagens de índices de umidade do solo do "climate forecast system reanalysis"; e dados de precipitação pluvial de estações meteorológicas. O estudo quantificou tendências lineares e não lineares nas séries de NDVI e EVI, em áreas de campos. Na tendência monotônica de Mann-Kendall, a 5% de probabilidade, 81,9% da área total estudada foi significativa com o NDVI, e 74,8%, com o EVI; no entanto, o EVI apresentou contraste superior na estimativa dos parâmetros. Os resultados mostraram maior sinal negativo a oeste, com valores médios de R²>0,15, r<-0,3 e τ <-0,15 na tendência dos índices de vegetação, e tendência decrescente para NDVI, EVI e precipitação pluvial, com menores valores médios de umidade do solo. A tendência negativa dos índices de vegetação, relacionada à combinação da ocorrência de deficit hídrico em solos rasos com o sobrepastoreio, indica alterações no padrão de cobertura vegetal do Pampa, com redução do vigor vegetativo.

The objective of this work was to evaluate the reduction in the vegetative vigor of Pampa vegetation cover in Brazil and Uruguay, by identifying negative trends in images time series. The following were used: time series of NDVI/EVI images from the Modis sensor, from 2000 to 2011; images from soil moisture indices from the climate forecast system reanalysis; and precipitation data from meteorological stations. The study quantified linear and nonlinear trends in the NDVI and EVI series in grassland areas. With the Mann-Kendall monotonic trend, at 5% probability, 81.9% of the total area studied was significant with NDVI, and 74.8% with EVI; however, EVI showed superior contrast in the estimation of parameters. The results showed: highest negative signal in the west, with average values of R²>0.15, r<-0.3, and τ <-0.15 in the tendency of the vegetation indices; and decreasing tendency for NDVI, EVI, and rainfall, with lower mean soil moisture values. The negative trend of the vegetation indices, related to the combination of drought occurrence in surface soils with excessive grazing, indicates changes in the pattern of Pampa vegetation cover, with reduction in vegetative vigor.

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.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a exatidão do cálculo da obstrução do horizonte, a partir de um modelo digital de elevação (MDE), em diferentes situações topográficas. O material utilizado incluiu um MDE disponível para a região da Serra Gaúcha, RS, receptores GPS, câmera digital, lente grande‑angular e os programas Idrisi, Arcview/ArcGIS e Solar Analyst. Foram adquiridas fotografias hemisféricas, e coletadas as coordenadas de 16 locais na área de estudo. As coordenadas e o MDE foram utilizados para calcular a obstrução do horizonte com uso do algoritmo Solar Analyst. Foram comparadas a fração aberta do céu calculada e a obtida pelas fotografias hemisféricas. O coeficiente de determinação foi de 0,8428, tendo-se observado superestimativa média de 5,53% da fração aberta do céu. Os erros são atribuídos principalmente à obstrução pela vegetação, que não pode ser identificada pelo MDE. A obstrução do horizonte, causada pelo relevo na Serra Gaúcha, pode ser calculada satisfatoriamente pelo Solar Analyst, a partir de um MDE interpolado de cartas topográficas na escala 1:50.000.

The objective of this work was to evaluate the accuracy of the horizon obstruction calculation, from a digital elevation model (DEM), at different topographic situations. The material used included an available DEM for the Serra Gaúcha region, RS, Brazil, GPS receivers, a digital camera, wide angle lens, and Idrisi, Arcview/ArcGIS and Solar Analyst softwares. For 16 locations in the study area, hemispherical photographs were acquired and coordinates were collected. Coordinates and DEM were used to calculate the horizon obstruction using the Solar Analyst algorithm. The open sky fraction computed from the DEM and obtained by hemispherical photograph were compared. Determination coefficient was 0.8428, and an average overestimation of 5.53% of the open sky fraction was observed. Errors are mainly attributed to obstruction caused by vegetation, which cannot be identified by the DEM. The horizon obstruction caused by relief in Serra Gaúcha can be computed satisfactorily by the Solar Analyst, from a DEM interpolated from topographical charts at 1:50,000 scale.

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.