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dc.contributor.authorGiasson, Elviopt_BR
dc.contributor.authorClarke, Robin Thomaspt_BR
dc.contributor.authorInda Junior, Alberto Vasconcellospt_BR
dc.contributor.authorMerten, Gustavo Henriquept_BR
dc.contributor.authorTornquist, Carlos Gustavopt_BR
dc.date.accessioned2010-06-01T04:18:00Zpt_BR
dc.date.issued2006pt_BR
dc.identifier.issn0103-9016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/23165pt_BR
dc.description.abstractOs levantamentos de solos são fontes de informação necessárias para o planejamento de uso das terras, entretanto eles nem sempre estão disponíveis. Este estudo propõe o uso de regressões logísticas múltiplas na predição de ocorrência de classes de solos a partir de áreas de referência. Baseado no mapa original de solos em formato digital e parâmetros do terreno derivados do modelo numérico do terreno em ambiente ArcView, vários conjuntos de regressões logísticas múltiplas foram definidas usando o programa estatístico Minitab, estabelecendo relações entre as variáveis do terreno independentes e tipos de solos, usando tanto a legenda original como uma legenda simplificada, e usando ou não estratificação da área de estudo por classes de drenagem. Os parâmetros do terreno como elevação, distância dos rios, acúmulo de fluxo e índice de umidade topográfica foram as variáveis que melhor explicaram a distribuição das classes de solos. A estratificação por classes de drenagem não teve efeito significativo. A simplificação da legenda aumentou a precisão do método na predição da distribuição dos solos.pt_BR
dc.description.abstractSoil surveys are necessary sources of information for land use planning, but they are not always available. This study proposes the use of multiple logistic regressions on the prediction of occurrence of soil types based on reference areas. From a digitalized soil map and terrain parameters derived from the digital elevation model in ArcView environment, several sets of multiple logistic regressions were defined using statistical software Minitab, establishing relationship between explanatory terrain variables and soil types, using either the original legend or a simplified legend, and using or not stratification of the study area by drainage classes. Terrain parameters, such as elevation, distance to stream, flow accumulation, and topographic wetness index, were the variables that best explained soil distribution. Stratification by drainage classes did not have significant effect. Simplification of the original legend increased the accuracy of the method on predicting soil distribution.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoengpt_BR
dc.relation.ispartofScientia Agricola. Piracicaba. Vol. 63, n. 3 (May/June 2006), p. 262-268pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectGISen
dc.subjectLevantamento de solospt_BR
dc.subjectDEMen
dc.subjectMapeamento digitalpt_BR
dc.subjectModelo digital de elevaçãopt_BR
dc.subjectSoil surveyen
dc.subjectTerrain analysisen
dc.titleDigital soil mapping using multiple logistic regression on terrain parameters in Southern Brazilpt_BR
dc.title.alternativeMapeamento digital de solos utilizando regressões logísticas múltiplas e parâmetros do terreno no sul do Brasil pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb000536873pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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