Índices para a representação da paisagem como apoio para levantamento pedológico em ambiente de geoprocessamento

Abstract

O mapeamento de solos tem ganhado destaque dentro da comunidade científica, pois, à medida em que a preocupação com o meio ambiente aumenta, ocorre a necessidade de se entender cada vez mais a distribuição dos solos na paisagem, tal como seu potencial e limitações de uso. Desta forma, o principal objetivo do trabalho foi aplicar índices de representação da paisagem com o apoio de geoprocessamento, suporte na delimitação dos diferentes compartimentos da paisagem. Foram utilizados índices primários Altitude above channel network (AACN) e secundários Channel network base level (CNBL, Multiresolution índex of valley bottom flatness (MRVBF) e Wetness índex (ITW), cujo estudo foi a Fazenda Experimental Canguiri, no município de Pinhais, região Metropolitana de Curitiba. Para correlacionar os atributos químicos e granulométricos por grupo de amostragem, totalizando 17 pontos (Sugamosto, 2002) foi gerada, no Software Statistica, uma matriz de correlação linear simples (Pearson) com os índices de representação da paisagem, os quais foram não apenas utilizados na análise de agrupamentos mas também eficientes no apoio do mapeamento dos solos, a nível de subordem do Sistema Brasileiro de Classificação de Solo.Mapping of soil has been highlighted in the scientific community, because as alertness about the environment increases, it is necessary to understand more and more about the distribution of the soil in the landscape, as well as its potential and its limitations for the use. In that way the main aim of this study was to apply indices representing landscape with the use of geoprocessing to give support in the delimitation of different compartments of landscape. Primary indices used were altitude above channel network (AACN) and secondary channel network base level (CNBL), multiresolution index of valley bottom flatness (MRVBF) and Wetness index (ITW), having as object of study the Canguiri Experimental Farm, located in Pinhais, Curitiba's Metropolitan region. To correlate the chemical attributes and granulometric ones in sampling groups, totalizing 17 points (Sugamosto, 2002), a matrix of a simple linear correlation (Pearson) with the indices of the landscape were generated in the Software Statistica. The conclusion is that the indices representing the landscape used in the analysis of groupings were efficient as support to map soil at the level of suborder of Brazilian Soil Classification System.