Dados aeromagnéticos como covariável ambiental no planejamento agrícola

Abstract

O conhecimento das classes e atributos do solo é fundamental para um planejamento agrícola ideal. São necessárias técnicas adequadas para obter informações rápidas e confiáveis do solo em diferentes níveis de escala e complexidade. Os dados aeromagnéticos já são disponibilizados em escala nacional e tem relação com os minerais magnéticos da rocha, facilmente encontrados em solos tropicais. O estudo foi dividido em dois estágios: o primeiro estágio teve como objetivo utilizar os dados aeromagnéticos para estimar o conteúdo de argila como atributo do solo. No segundo estágio, foi utilizado os dados aeromagnéticos no planejamento agrícola, estimando a erodibilidade e o coeficiente de Freundlich para sorção de herbicidaO estudo foi realizado em duas diferentes escalas: em escala regional (Planalto Ocidental Paulista), com 130000 km2, e escala local (município de Guatapará), com 8,7km2. Foram coletadas 539 e 334 amostras, respectivamente, em profundidade 0.0-0.20m para a obtenção do conteúdo de argila (g kg-1). Ambos os locais de estudo estão localizadas em uma área de contato de rocha arenito-basalto. As variáveis de entrada utilizadas para estimar o conteúdo de argila foram os dados aeromagnéticos em conjunto com a elevação, precipitação, TWI, solo e geologia. Foi avaliado o coeficiente de determinação (R2) do algoritmo Random Forest nas etapa de treinamento e teste e analizado as principais variáveis preditoras. O estudo demonstrou que os dados aeromagnéticos foram importantes em ambas as escalas, mas principalmente em escala local. Na escala regional, as variáveis precipitação e elevação e dados aeromagnéticos foram as mais importantes, com R2 de treinamento e teste de0.91 e 0.40, respectivamente. Na escala local, os dados aeromagnéticos, elevação e solo, respectivamente, foram as variáveis mais importantes, com R2 de 0.90 de treinamento e 0.74 de teste. Ainda em escala escala regional, foram utilizados os dados aeromagnéticos para estimar a erodibilidade e o coeficiente de Freundlich para sorção de herbicida. As variáveis de entrada utilizadas foram dados aeromagnéticos em conjunto com solo, geologia, elevação, declividade, precipitação, Os mesmos procedimentos foram realizados na avaliação do modelo Random Forest e as variáveis preditoras. Para estimar a erodibilidade, foram obtidos o R2 de 0.93 para xi treinamento e 0.48 para teste, com a precipitação, elevação e solo como as principais variáveis, respectivamente. Para o coeficiente de sorção de Freundlich, foram o R2 de treinamento e teste foram 0.90 e 0.36, e as variáveis precipitação, dados aeromagnéticos e elevação, respectivamente, apareceram como as mais importantes. As análises realizadas em conjunto com os dados aeromagnéticos apresentaram estimativas satisfatórias, quando comparados com outros mapeamentos no mundo. São necessários novos modelos e novas variáveis para validar dos dados aeromagnéticos para mapeamento de solos em condições geológicas diferentes.

Knowledge of soil classes and attributes is essential for optimal agricultural planning. Adequate techniques are needed to obtain fast and reliable soil information at different levels of scale and complexity. The aeromagnetic data are already available on a national scale and are related to the magnetic minerals of the rock, easily found in tropical soils. The study was divided into two stages: the first stage aimed to use aeromagnetic data to estimate the clay content as an attribute of the soil. In the second stage, aeromagnetic data was used in agricultural planning, estimating the erodibility and the Freundlich coefficient for herbicide sorption. The study was carried out on two different scales: on a regional scale (Western Paulista Plateau), with 130000 km2, and on a local scale (municipality of Guatapará), with 8.7 km2. 539 and 334 samples were collected, respectively, at 0.0-0.20m depth to obtain the clay content (g kg-1). Both study sites are located in a sandstone-basalt rock contact area. The input variables used to estimate the clay content were aeromagnetic data together with elevation, precipitation, TWI, soil and geology. The determination coefficient (R2) of the Random Forest algorithm was evaluated in the training and test stages and the main predictor variables were analyzed. The study showed that aeromagnetic data were important at both scales, but mainly at the local scale. On the regional scale, the variables precipitation and elevation and aeromagnetic data were the most important, with R2 of training and testing of 0.91 and 0.40, respectively. Still on a regional scale, aeromagnetic data were used to estimate erodibility and Freundlich coefficient for herbicide sorption. TWI, NDVI e EVI. The input variables used were aeromagnetic data together with soil, geology, elevation, slope, precipitation, TWI, NDVI and EVI. The same procedures were performed in the evaluation of the Random Forest model and the predictor variables. To estimate erodibility, R2 was obtained for 0.93 for training and 0.48 for testing, with precipitation, elevation and soil as the main variables, respectively. For the Freundlich sorption coefficient, the training and test R2 were 0.90 and 0.36, and the variables precipitation, aeromagnetic data and elevation, respectively, appeared as the most important. The analyzes carried out in conjunction with the aeromagnetic data showed satisfactory estimates when compared with other mappings in the world. New models and new variables are needed to validate aeromagnetic data for mapping soils in different geological conditions.