mapeamento <strong>de</strong> <strong>solo</strong>s fosse classifica<strong>da</strong> erroneamente como latos<strong>solo</strong> vermelho amarelotextura média.Outras classes com gran<strong>de</strong> concordância, apesar <strong>de</strong> representarem menos <strong>de</strong>13% em áreas soma<strong>da</strong>s, foram os nitos<strong>solo</strong>s vermelhos (NV) e os neos<strong>solo</strong>s litólicos(RL), com aproxima<strong>da</strong>mente 70 e 79 % <strong>de</strong> acerto (Tabela 23).As uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento com menor distribuição, como os neos<strong>solo</strong>squartzarênicos apresentaram gran<strong>de</strong> taxa <strong>de</strong> erro, sendo que 92 % dos <strong><strong>da</strong>dos</strong> foramclassificados como nitos<strong>solo</strong>s vermelhos. Uma solução eficiente que contribuiu noaumento <strong>da</strong> taxa <strong>de</strong> acerto <strong>de</strong>ssas classes <strong>de</strong> <strong>solo</strong> foi o balanceamento <strong>de</strong> classes,conforme observado na tabela 23.Tabela 23 - Porcentagem <strong>de</strong> acerto <strong>da</strong> matriz <strong>de</strong> confusão <strong>para</strong> as uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento nos diversosbalanceamentos <strong>da</strong>s classes <strong>da</strong> folha Dois Córregos.Concordância (%)UNIMAPS 0 0,5 1LVd_med 0 0 48,3LVA_med 80,9 80,7 36,9PVAe_aren/med_ou_med/arg 60,4 45,6 36,2RLe_ou_RLd_med 78,8 89,9 90,2RQ 1,3 54,3 69,4NVdf ou NVef arg 69,6 55,3 40,9Lvef_arg_ou_muitoarg 29,2 51,3 65,5Po<strong>de</strong>-se observar que o aumento do balanceamento <strong>de</strong> classes <strong>de</strong> 0 <strong>para</strong> 1influenciou a acurácia <strong>de</strong> acerto <strong>da</strong>s UNIMAPS, <strong>de</strong> modo que uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s com gran<strong>de</strong>representativi<strong>da</strong><strong>de</strong> na folha, como os argis<strong>solo</strong>s e latos<strong>solo</strong>s vermelho amarelos, tem seuacerto diminuído. Em contraparti<strong>da</strong>, uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> menor expressão, como os latos<strong>solo</strong>svermelhos eutroférricos e neos<strong>solo</strong>s quartzarênicos aumentam consi<strong>de</strong>ravelmente a taxa<strong>de</strong> acerto, sendo que o latos<strong>solo</strong> vermelho distrófico textura média, que nosbalanceamentos <strong>da</strong>s classes 0 e 0,5 apresentou 100 % <strong>de</strong> erro no mo<strong>de</strong>lo, passou a serconsi<strong>de</strong>rado com uma taxa <strong>de</strong> concordância <strong>de</strong> 50 % no balanceamento <strong>de</strong> classes iguala um.Como principal vantagem <strong>de</strong>ssa metodologia <strong>de</strong>staca-se o subsídio <strong>para</strong> ospedólogos na orientação dos trabalhos <strong>de</strong> campo em regiões que apresentam poucasinformações pedológicas disponíveis, tornando os levantamentos mais rápidos e menoscustosos, uma vez que permitem uma análise preliminar <strong>da</strong>s relações <strong>solo</strong>-paisagem naárea <strong>de</strong> estudo, em função <strong>de</strong> um mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> ocorrência previamente conhecido.81
Como principais <strong>de</strong>svantagens po<strong>de</strong>m-se citar a elaboração do banco <strong>de</strong> <strong><strong>da</strong>dos</strong>através <strong>de</strong> digitalizações e edições dos diversos <strong><strong>da</strong>dos</strong> <strong>de</strong> entra<strong>da</strong> no SIG ser onerosa,assim como a edição <strong>da</strong>s matrizes <strong>de</strong> entra<strong>da</strong> <strong>para</strong> o formato exigido no programa <strong>de</strong>aprendizagem <strong>de</strong> máquina. Além disso, os mo<strong>de</strong>los gerados apresentam boa acurácia<strong>para</strong> as uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento mais representativas, po<strong>de</strong>ndo não contemplar<strong>de</strong>termina<strong>da</strong>s uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> menor expressão local. Assim, a boa acurácia <strong>de</strong>sse mo<strong>de</strong>lotambém está limita<strong>da</strong> aos seguintes fatores: a) quali<strong>da</strong><strong>de</strong> dos <strong><strong>da</strong>dos</strong> <strong>de</strong> <strong>solo</strong>s existentes;b) as generalizações que são impostas nos mapas originais; c) escalas dos mapas; d)escolha correta do número <strong>de</strong> variáveis morfométricas assim como quais <strong>de</strong>ntre várias<strong>de</strong>vem ser utiliza<strong>da</strong>s. Além disso, <strong>para</strong> que os mapas apresentem uma maior aplicação,po<strong>de</strong>-se utilizar filtros com a finali<strong>da</strong><strong>de</strong> <strong>de</strong> homogeneizar a representação <strong>da</strong>s uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s<strong>de</strong> mapeamento.4.4 Flexibili<strong>da</strong><strong>de</strong> e aplicação do mo<strong>de</strong>lo <strong>para</strong> mapeamentos digitais em áreas nãomapea<strong>da</strong>sO fato <strong>da</strong>s duas folhas situarem-se próximas geograficamente faz com queapresentem semelhanças quanto aos aspectos físicos, inclusive litologias e uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong>mapeamento <strong>de</strong> <strong>solo</strong>s em comum, assim como pequena variação climática entre elas.Porém, há algumas particulari<strong>da</strong><strong>de</strong>s presentes em ca<strong>da</strong> uma <strong>de</strong>las que fizeram com quehouvesse diferenças significativas no acerto <strong>da</strong> predição <strong>de</strong> um modo geral, assim comoespecificamente <strong>para</strong> ca<strong>da</strong> uni<strong>da</strong><strong>de</strong> <strong>de</strong> mapeamento <strong>de</strong> <strong>solo</strong>.Essas particulari<strong>da</strong><strong>de</strong>s ficaram evi<strong>de</strong>ncia<strong>da</strong>s pela mu<strong>da</strong>nça <strong>da</strong> importância <strong>da</strong>svariáveis geomorfométricas na classificação do mo<strong>de</strong>lo predito <strong>de</strong> uma folha <strong>para</strong> outra.Na folha São Pedro, a área <strong>de</strong> contribuição foi um fator importante na classificação,enquanto na folha Dois Córregos, a área <strong>de</strong> contribuição não foi <strong>de</strong>terminante. Isso se<strong>de</strong>u primeiramente <strong>de</strong>vido a maior diferença <strong>de</strong> <strong>de</strong>clivi<strong>da</strong><strong>de</strong>s na folha São Pedro,variável que também foi consi<strong>de</strong>ra<strong>da</strong> mais importante na predição <strong>da</strong>s UNIMAPS <strong>para</strong>esta folha, ou seja, os maiores <strong>de</strong>clives fazem com que a água escorra superficialmentemais rapi<strong>da</strong>mente <strong>para</strong> um local <strong>de</strong> <strong>de</strong>ságüe. Quando essas águas chegam às áreasplanas estão em maior volume e, assim, terá maior influência na formação do <strong>solo</strong>.Associado a isto está o fato <strong>da</strong> predominância <strong>de</strong> diferentes tipos <strong>de</strong> <strong>solo</strong>s nasduas folhas topográficas. Na folha São Pedro há o predomínio <strong>de</strong> argis<strong>solo</strong>s (53 %) emrelação aos latos<strong>solo</strong>s (7 %) e neos<strong>solo</strong>s (7 %), enquanto que na folha Dois Córregos há82
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