Resumo: A utilização do sensoriamento remoto cresce cada vez mais na agricultura e isso promove questionamentos sobre sua eficiência em relação aos demais métodos usuais. Assim, o objetivo deste estudo foi comparar metodologias de mapeamento de solos, usando amostras de campo e dados espectrais (de laboratório e de uma simulação Landsat-TM) para estimar esta correlação. As amostras de solo utilizadas foram coletadas em região de várzea com grande variedade pedológica. A distribuição das classes de solo nos mapas foi baseada em análise de independência por Qui-quadrado. Foram determinadas 10 classes de solos na área de estudo, sendo seis no primeiro nível categórico. O mapa de solos com dados espectrais de laboratório apresentou baixa correlação com os dados convencionais. O mapa de dados espectrais, simulando os comprimentos de onda correspondentes às bandas do sensor Landsat-TM demonstrou distribuição semelhante ao mapa anterior, com menor correlação ao método convencional. Assim, verifica-se que o mapeamento de solos de várzea com os dados espectrais mostra baixa correlação com os dados convencionais, porém, ainda assim estatisticamente significativo.

Abstract: The use of remote sensing is increasing in agriculture and this raises questions about its efficiency over other usual methods. Thus, the purposes of this study were to compare methodologies for soil mapping, using field samplings and spectral data (from laboratory and from a simulated Landsat-TM), and to estimate their correlation. The soil samples were collected in a wetland with a great variety of soil classes. The distribution of soil classes in the maps was based on independence analysis by the Chi-square. Ten soil classes were determined in the study area, 6 in the first category level. The map of laboratory spectral data showed low correlation with conventional data. The map of spectral data that simulated wavelenghts corresponding the spectral bands of Landsat-TM sensor showed the same behavior of the previous map, with lower correlation with the conventional data. Thus, we verified that the mapping of paddy soils with spectral data shows low correlation with conventional data, however, still rather positive.