Aplicação de componentes principais e regressões logísticas múltiplas em sistema de informações geográficas para a predição e o mapeamento digital de solos
Resumo
As demandas da sociedade pela informação solo têm crescido, porém levantamentos pedológicos praticamente não ocorrem mais no país. Técnicas de Mapeamento Digital do Solo podem ser empregadas para inferir a distribuição espacial de classes de solos a partir de mapas existentes e áreas de referência,
extrapolando esta informação para áreas não mapeadas. O objetivo deste estudo foi empregar em um Sistema de Informações Geográficas as Regressões Logísticas
Múltiplas (RLM) utilizando-se de Componentes Principais (CP) como variáveis explicativas para a predição espacial de classes de solos. A área de estudo foi na região do município de São Pedro do Sul / RS. Para o desenvolvimento dos modelos
preditivos foram utilizados um conjunto de nove atributos do terreno. O treinamento dos modelos foi executado em um mapa de solos existente, e em um levantamento
realizado em áreas de referência, ambos na escala 1:50.000. As três primeiras CP retidas explicaram 65,57% da variabilidade dos dados. Os modelos preditivos que
empregaram CP obtiveram menores valores do índice kappa. O mapa predito mais acurado empregou os nove atributos do terreno e alcançou um valor de kappa de 63,20%. A acurácia do mapeamento é sensível a semelhança entre as classes
mapeadas, e o mapeamento em níveis categóricos mais homogêneos reduz a precisão dos mapas preditos. Classes de solos relativamente pouco representativas não são corretamente espacializadas. O emprego de RLM permite espacializar classes de solos para áreas não mapeadas, embora o emprego de CP necessite ser testado com um maior número de covariáveis.