Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro Seropédica, 27 de Julho de 2025

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: MÓDULO
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA (CIÊNCIAS DO SOLO)/IA (12.28.01.00.00.00.27)
Código: 132906
Nome: MÉTODOS E TÉCNICAS DE MAPEAMENTO DIGITAL DE SOLOS
Carga Horária Teórica: 15 h.
Carga Horária Prática: 60 h.
Carga Horária de Ead: 0 h.
Carga Horária Total: 75 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Sim
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Sim
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 1
Ementa/Descrição: Mapeamento de solos: pedometria e suas técnicas; Modelagem com uso de regressão logística; árvores de decisão e regressão; geoestatística (construção de variogramas, krigagem, cokrikagem); Predição de classes e atributos de solos e erros associados. Uso das ferramentas computacionais: R, SAGA-GIS, ArcGIS e planilha eletrônica.
Referências: BIBLIOGRAFIA: BÁSICA: CÂMARA, G.; DAVIS, C. Geoprocessamento - Teoria e Aplicações. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2001. Disponível em: www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/. ENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH INSTITUTE INC. ESRI. Redlands. CA. Software: ArcGIS e ArcINFO – v.10.2010. CD-ROM. FLORINSKY, I.V., EILERS, R. G., MANNING, G. R., FULLER, L. G. Prediction of soil properties by digital terrain modeling. Environmental Modelling & Software. 2002. 17, pp. 295–311. GALLANT, J. C.; WILSON, J. P. Primary topographic attributes. In: WILSON, J. P. & GALLANT, J. C. (Eds.). Terrain Analysis: Principles and applications. New York: John Wiley & Sons. 2000. p.51-85. HALL, G.F. & OLSON, C. G. Predicting variability of soils from landscape models.In: MAUSBACH, M. J. and WILDING, L. P. [Eds.] Spatial variabilities of soils and landforms. SSSA Special Publication 28. SSSA. Madison. WI. 1991. p.9-24. LAGACHERIE, P.; McBRATNEY, A. B. Chapter I. Spatial soil information systems and spatial soil inference systems: perspectives for Digital Soil Mapping. In: LAGACHERIE, P; MCBRATNEY, A. B.; VOLTZ, M. (Eds.) Digital Soil Mapping, an introductory perspective. Developments in soil science, vol.31. Elsevier, Amsterdam, pp. 301-326. 2007. McBRATNEY, A. B.; ODEH, I. An overview of pedometric techniques for use in soil survey. Geoderma, v.97. p.293-327. 2000. McBRATNEY, A.B.; MENDONÇA-SANTOS, M.L.; MINASNY, B. On digital soil mapping. Geoderma, v.117, p.3-52. 2003. R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna. 2013. Disponível em: www.r-project.org/isbn 3- 900051-07-0. SYSTEM FOR AUTOMATED GEOSCIENTIFIC ANALYSES.SAGA. Version: 2.1.4. Copyrights (c) 2002-2014 by Olaf Conrad. GNU General Public License version 2.0. 1999. Disponível em: http://www.saga-gis.org. BRUS, D. J.; KEMPEN, B.; HEUVELINK, G. B. M. Sampling for validation of digital soil maps. European Journal of Soil Science. v. 62, p. 394-407, 2011. DOI: 10.1111/j.1365-2389.2011.01364.x DE GRUIJTER, J. J.; BRUS, D.; BIERKENS, M.; KNOTTERS, M. Sampling for natural resource monitoring. Berlin: Springer, p. 332, 2006. URL: http://www.springer.com/environment/environmental+toxicology/book/978-3-540-22486-0 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR CARVALHO JÚNIOR, W. de. Classificação supervisionada de pedopaisagens no domínio dos mares de morros utilizando redes neurais artificiais. Tese de doutorado. UFV, MG. 2005. 160p. CHAGAS, C. DA S., Mapeamento digital de solos por correlação ambiental e redes neurais em uma bacia hidrográfica de domínio de mar de morros. Tese de Doutorado. UFV, MG. 2006. 239p. COELHO, F.F.; GIASSON, E. Comparação de métodos para mapeamento digital de solos com utilização de sistema de informação geográfica. Ciência Rural, v.40, n.10, p.2099-2106, 2010. Disponível em: http://www.scielo.br/. Acesso em: 20 fev. 2011. HARTEMINK, A.E.; MCBRATNEY, A.B., A soil science renaissance. Geoderma, v.148, n.2, p.123-129, 2008. Disponível em: www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0016706108002802. Acesso em: 12 de fevereiro de 2013. HARTEMINK, A.E.; McBRATNEY, A.B.; MENDONÇA-SANTOS, M.L. (Eds). Digital Soil Mapping with Limited Data. Springer Science + Business Media LLC, New York. 2008. LIAW A., WIENER, M. Classification and regression by randomForest. R News. 2(3):18–22, 2002. TEN CATEN, A. Mapeamento digital de solos: metodologias para atender a demanda por informação espacial em solos. Tese de Doutorado. Universidade Federal de Santa Maria. 2011. 108p. PINHEIRO, H. S. K. Métodos de mapeamento digital aplicados na predição de classes e atributos dos solos na bacia hidrográfica do Rio Guapi Macacu, RJ. Tese (Doutorado em Agronomia, Ciência do Solo). Instituto de Agronomia, Departamento de Solos, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2015. 179p. SAMUEL-ROSA, A. Analise de Fontes de Incerteza na Modelagem Espacial do Solo. Seropédica: Curso de Pós-Graduação em Agronomia-Ciência do Solo, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, p. 286, 2016. PERIÓDICOS NACIONAIS E INTERNACIONAIS E WEBSITES RELACIONADOS À DISCIPLINA Revista Brasileira de Ciencia do Solo, PAB, Geoderma e Geoderma Regional, Catena, Remote Sensing Journal, Geoscience and Remote Sensing, Geomorphometry, European Journal of Soil Science, Livros da Springer da série Progress in Soil Science e consultas na internet: -Geostatistics for environmental Scientist (Richard Webster e Margaret A. Oliver) -R Cookbook (Paul Teetor) -The R Book (Michael J. Crawley) -Applied Spatial Data Analysis with R (RS Bivand, E Pebesma, V Gomez-Rubio)

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