Digital soil mapping using multiple logistic regression on terrain parameters in Southern Brazil / Mapeamento digital de solos utilizando regressões logísticas múltiplas e parâmetros do terreno no sul do Brasil
AUTOR(ES)
Giasson, Elvio
DATA DE PUBLICAÇÃO
2010
RESUMO
Os levantamentos de solos são fontes de informação necessárias para o planejamento de uso das terras, entretanto eles nem sempre estão disponíveis. Este estudo propõe o uso de regressões logísticas múltiplas na predição de ocorrência de classes de solos a partir de áreas de referência. Baseado no mapa original de solos em formato digital e parâmetros do terreno derivados do modelo numérico do terreno em ambiente ArcView, vários conjuntos de regressões logísticas múltiplas foram definidas usando o programa estatístico Minitab, estabelecendo relações entre as variáveis do terreno independentes e tipos de solos, usando tanto a legenda original como uma legenda simplificada, e usando ou não estratificação da área de estudo por classes de drenagem. Os parâmetros do terreno como elevação, distância dos rios, acúmulo de fluxo e índice de umidade topográfica foram as variáveis que melhor explicaram a distribuição das classes de solos. A estratificação por classes de drenagem não teve efeito significativo. A simplificação da legenda aumentou a precisão do método na predição da distribuição dos solos.
ASSUNTO(S)
levantamento de solos gis dem mapeamento digital soil survey terrain analysis
ACESSO AO ARTIGO
http://hdl.handle.net/10183/23165Documentos Relacionados
- Mapeamento digital de solos utilizando regressões logísticas múltiplas e parâmetros do terreno no sul do Brasil
- Mapeamento supervisionado de solos através do uso de regressões logísticas múltiplas e sistema de informações geográficas
- Técnicas espectroscópicas e atributos do terreno no mapeamento digital de solos
- Uso de regressões logísticas múltiplas para mapeamento digital de solos no Planalto Médio do RS
- APPLICATION OF PRINCIPAL COMPONENTS AND MULTIPLE LOGISTIC REGRESSION IN A GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM FOR PREDICTION AND DIGITAL SOIL MAPPING