Spectraleletromagnetic and topographic informations on the determination of soil compounds

A obtenção de informações quantitativas do solo por técnicas não destrutivas, como o sensoriamento remoto e os modelos digitais do terreno (MDT), abre a possibilidade de avaliações mais rápidas e menos onerosas no estudo de solos. O objetivo deste trabalho foi verificar a possibilidade de quantificar atributos do solo utilizando informações extraídas de sensor orbital ASTER conjugados com parâmetros topográficos. A área de estudo com 184 ha, localizada em Rafard (SP), foi amostrada em forma de grid sendo coletada uma amostra por hectare. A reflectância foi obtida da imagem ASTER e os dados topográficos a partir do MDT. Em seguida, utilizando os dados orbitais e de relevo foram gerados os modelos de regressão para os atributos do solo. As variáveis dependentes foram selecionadas a partir do método stepwise. Posteriormente, os modelos com R² > 0,50 foram testados em amostras desconhecidas de terra e os valores estimados pelas equações (VE) e os valores determinados em laboratório (VD) foram avaliados através de gráficos de dispersão. Os componentes SiO2, Fe2O3, TiO2 e argila foram os atributos testados, e Fe2O3 e argila obtiveram os melhores coeficientes de determinação. Conclui-se que os modelos gerados pelos dados espectrais e de relevo permitem quantificar os referidos componentes do solo.The obtention of soil quantitative information by non destructive techniques, like remote sensing and digital elevation model (DEM) open a possibility of faster and cheaper evaluation on soil studies. This study aims at verifying the possibility of quantifying soil atributtes through ASTER orbital sensor data and topographic features. The study area, with 184 ha, located in Rafard County, São Paulo State, Brazil, was sampled in a grid way collecting 1 sample/ha. Reflectance data was obtained from ASTER image and topographic features from DEM. Then, using orbital an topographic data were generated a multiple regression equation for soil attributes. The dependent variables were selected by a forward stepwise method. After that, the models with R² > 0.50 were tested with unknown soil samples and the estimated values (VE) and the determined values (VD) were evaluated through scatterplots. SiO2, Fe2O3, TiO2 and clay attributes were tested and, Fe2O3 and clay obtained higher values of determination coefficient. It is conclude that the models generated with spectral data and topographic information allowed the quantification of the above cited soil components