Decomposição de mapas de solos menos detalhados para mais detalhados¹

¹Jesus Fernando Mansilla Baca, engenheiro cartógrafo, doutor em Geografia, pesquisador da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ. Gustavo De Mattos Vasques, engenheiro florestal, doutor em Ciência do Solo, pesquisador da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ. Ricardo de Oliveira Dart, geógrafo, mestre em Geografia, analista da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ. Murillo Freire Júnior, engenheiro-agrônomo, doutor em Ciência dos Alimentos, pesquisador da Embrapa Agroindústria de Alimentos, Rio de Janeiro, RJ. Aline Pacobahyba de Oliveira, engenheira-agrônoma, doutora em Solos e Nutrição de Plantas, pesquisadora da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ. Sebastião Barreiros Calderano, geólogo, mestre em Geologia de Engenharia e Ambiental, pesquisador da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ. Enio Fraga da Silva, engenheiro-agrônomo, doutor em Agronomia, pesquisador da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ. José Coelho de Araújo Filho, engenheiro-agrônomo, doutor em Geoquímica e Geotectônica, pesquisador da Embrapa Solos, Recife, PE. José Silva de Souza, técnico em geoprocessamento, assistente da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ.

Introdução

O setor agropecuário brasileiro é o responsável por aliviar ano a ano a situação econômica do país, principalmente com a exportação de “commodities agrícolas”, permitindo obter um superávit na balança comercial, assim como nas áreas sociais com a produção de postos de trabalho em consonância com a proteção ambiental aplicando as premissas do Desenvolvimento Sustentável. Pode-se deduzir que, a partir de uma boa produção alimentar, haveria o alívio de muitos problemas sociais. No entanto, em sistemas altamente produtivos, os problemas ambientais se tornam uma incógnita, justamente pela falta de conhecimento dos solos e de sua capacidade de suporte em seguir produzindo de forma sustentável. Recentemente o problema dos fertilizantes ficou em evidência, principalmente com a guerra na Ucrânia, pela dependência de fertilizantes exportados da Rússia. Porém, junto com os fertilizantes, é o conhecimento do solo (Mapeamento de Solos) que viabiliza superar este problema, porque a aplicação de fertilizantes deveria ser um complemento à oferta natural de nutrientes disponibilizada pelos solos. Por conseguinte, a falta de conhecimento sobre solos, em geral, conduz a um uso indevido tanto em falta como em excesso de fertilizantes.

Assim, avançar no conhecimento dos solos do Brasil é imprescindível. Neste sentido, o uso de mapas de solos “preliminares” mais detalhados (escalas maiores) não existentes a partir de mapas de solos legados menos detalhados (escalas menores) fazendo “downscaling” ou “desagregação de polígonos de solos” como base inicial para produzir o mapa de solos constitui o objetivo principal do presente trabalho que em forma sucinta apresentará o desenvolvimento do projeto DHSolos em andamento. É fundamental considerar que em termos de mapeamento de solos este é um “trabalho preliminar” e não é finalístico e devem ser aplicados todos os procedimentos de campo e laboratoriais que ratifiquem ou retifiquem os resultados apresentados pelo projeto que está em consonância com o Programa Nacional de Levantamento de Solos – Pronasolos (POLIDORO et. al., 2016). Aspectos e procedimentos mais detalhados serão apresentados ao final do projeto com apresentação de fluxo de dados, programas empregados e códigos desenvolvidos, assim como os mapas preliminares de solos, tanto em formato “pdf” e “shapefile” ou similares conforme os resultados e entregas previstos no Projeto DHSolos.

Este trabalho atende o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 2 – Fome Zero e Agricultura Sustentável estipulado pelas Nações Unidas (ONU), mais especificamente à meta 2.4, que pretende, até 2030, garantir sistemas sustentáveis de produção de alimentos, por meio de políticas de pesquisa, de assistência técnica e extensão rural, entre outras, visando implementar práticas agrícolas resilientes que aumentem a produção e a produtividade e, ao mesmo tempo, ajudem a proteger, recuperar e conservar os serviços ecossistêmicos, fortalecendo a capacidade de adaptação às mudanças do clima, às condições meteorológicas extremas, secas, inundações e outros desastres, melhorando progressivamente a qualidade da terra, do solo, da água e do ar.

Aspectos conceituais da metodologia

Os trabalhos mais recentes desenvolvidos, com técnicas de mapeamento digital de solos (MDS), tratam de agregar ao conhecimento de dados legados as técnicas modernas de automação de processos aplicando o estado da arte da Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina e Aprendizagem Profunda para a produção automatizada de “Mapas Preliminares de Solos”. Tem-se considerado fundamentais, também, conceitos de produção de mapas, tais como: escala, unidade de mapeamento, unidade mínima de mapeamento, entre outras que serão apresentadas ao longo do trabalho. Um aspecto importante a considerar é que, para fins de sistematização, foi empregada a nomenclatura da Carta Internacional do Mundo ao Milionésimo – CIMM- (IBGE, 1993) porque o Mapa de Solos já vem em parte com esta nomenclatura e porque ela permite saber dos parâmetros cartográficos de delimitação do mapa tanto em suas coordenadas máxima e mínima de longitude e latitude. As técnicas de MDS (HARTEMINK; McBRATNEY; MENDONÇA-SANTOS, 2008) foram aplicadas no desenvolvimento do trabalho.

O projeto em palavras simples

O Brasil possui mapa de solos de todo o seu território disponibilizado numa base cartográfica na escala 1:250.000. As informações de solos foram geradas ao longo de dezenas de anos por pedólogos que trabalharam em todo território nacional. As informações são delimitadas nos mapas de solos por Unidades de Mapeamento (UM), isto é, polígonos que podem ter um ou vários componentes, sejam solos ou tipos de terreno. Assim, usar este conhecimento legado é a base do desenvolvimento deste trabalho. O mapa de solos do Brasil, na escala 1:250.000, possui um total de 114.658 polígonos e sobre cada um deles aplicaram-se o procedimento de decomposição de polígonos. A imagem da capa mostra em forma sintética este procedimento.

Materiais e métodos

Foi usado o Mapa de Solos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) disponibilizado na internet (https://geoftp.ibge.gov.br/informacoes_ambientais/pedologia/vetores/escala_250_mil/versao_2021/). Também foi empregada a informação de solos disponibilizada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa). Os Mapas de Solos constam de informação espacial composta de polígonos delineando padrões de áreas mais homogêneas nas paisagens que formam as Unidades de Mapeamento (UM) e também de tabelas em formato “dbf” que descrevem cada uma das UM. Assim foi necessário empregar procedimentos para o tratamento de ambos os tipos de dados. Um aspecto importante é a necessidade de estabelecer um código que ligue polígono com seu correspondente registro (campo de identificação). Os dados empregados no desenvolvimento do trabalho foram: Covariáveis Ambientais, Tabelas e Mapas. A parte computacional foi desenvolvida empregando, principalmente, a linguagem de programação Python (SANTOS et. al., 2022) e os Sistemas de Informação Geográfica QGIS, GRASS GIS (NETELER; MITASOVA, 2004) e SAGA GIS (CONRAD et al., 2015).

Procedimentos sobre as covariáveis ambientais

As covariáveis ambientais são dados que cobrem todo o território brasileiro e que servirão para aplicar os procedimentos que permitam fazer a decomposição dos polígonos. Estes dados estão relacionados com as variáveis de formação dos solos segundo o modelo SCORPAN (Figura 1).

No modelo SCORPAN (McBRATNEY; MENDONÇA-SANTOS; MINASNY, 2003), cada uma das letras representa: s: solo, outras propriedades do solo num ponto; c: clima, propriedades climáticas do ambiente; o: organismos, vegetação, fauna ou atividades humanas; r: topografia, atributos da paisagem; p: material de origem, litologia; a: idade, fator tempo; n: espaço, posição espacial.

Foram coletados 18 tipos de dados que contribuem com os “fatores de formação” dos solos segundo o modelo exposto. Estes dados têm a característica de cobrir todo o território brasileiro. Foram aplicadas análises estatísticas nestes para evitar ou diminuir a inclusão de dados errados e foram normalizados em valores de 1 a 10.000. Foram empilhadas 18 camadas num arquivo para poder aplicar o algoritmo “k-means” como será apresentado posteriormente.

Figura 1. Modelo SCORPAN (M.L. Mendonça Breffin). DSM: Digital Soil Mapping; MNT: Modelo Numérico do Terreno.

Procedimentos sobre as tabelas

A tabela de atributos do Mapa de Solos traz registros de cada um dos polígonos que formam o mapa em um total de 114.658 e em cada registro não se desagrega cada componente com sua correspondente legenda, segundo o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos SBCS (SANTOS, H. G. dos et. al, 2016). Assim, teve que ser desenvolvido procedimentos para tal.

Procedimento para desagregar legendas

Desenvolveu-se um “script” na linguagem de programação Python para automatizar este processo. O maior problema encontrado foi que a legenda geral não está bem estruturada o que dificulta o desenvolvimento de procedimentos automatizados, além de erros constatados que necessitavam de operação manual e verificação.

Procedimento para desagregar atributos das legendas

Cada legenda possui um conjunto de atributos e cada um deles tem um conjunto de “instâncias” (conjunto de possíveis itens de cada atributo). O problema é não ter uma tabela de “instâncias de cada atributo”. Assim, foi necessário construir esta tabela permitindo fazer a desagregação de atributos. O maior problema é que as legendas constam de atributos com erros de escrita, truncamentos, sem alguns deles, o que faz esta tarefa muito dificultosa. No entanto, com possíveis erros foi possível ter: atributos de cada legenda e “instâncias de cada atributo”.

Deve considerar-se que tanto legendas como atributos devem ter seus correspondentes registros codificados com os polígonos para se estabelecer a ligação posterior.

Procedimentos sobre os Mapas

A tabela de atributos do Mapa de Solos traz 114.658 registros de cada um dos polígonos que formam o mapa. Para fins de facilidade de tratamento dos dados, nesta tabela foram excluídos todos os campos a exceção do código identificador, que permite ligação com a correspondente legenda. Por facilidade, este Mapa foi particionado em mapas de acordo a nomenclatura do CIMM, que resultaram em 52 mapas (quadrangular) cobrindo todo o território brasileiro. Cada um destes mapas foi armazenado em correspondente diretório com a mesma denominação CIMM. Como exposto anteriormente, a decomposição de polígonos somente pode ser feita em Unidades de Mapeamento com mais de 2 componentes. Assim nos diretórios foram separados os polígonos com esta condição e também foi criada outra estrutura de diretórios similar para os polígonos de 1 ou nenhum componente. Como já exposto anteriormente, a maior parte dos procedimentos foi feito sobre as áreas de cada arquivo com mais de 2 componentes.

Procedimento para separar um “buffer” de cada um destes polígonos

Para fins de apresentação deste trabalho tomaremos como exemplo o polígono SF23102629 sobre o qual serão apresentados todos os processos aplicados. Posteriormente estes mesmos procedimentos serão aplicados aos demais polígonos que formam o mapa. Sendo que cada “pixel” tem uma dimensão de 90 metros de lado e em todo polígono foi estendido áreas vizinhas de 180 m externos (Figura 2).

Figura 2. Buffer de cada polígono

Com o buffer resultado do procedimento anterior recorta-se a “pilha” de covariáveis (Figura 3). Aparece uma parte da imagem em cor preta que é a área onde não se tem dados. A área colorida é a que contém empilhados, o arquivo com as 18 camadas de covariáveis.

Figura 3. Recorte das covariaveis

Procedimento de aplicação do algoritmo “k-means”

Resultado da aplicação do algoritmo “k-means” constam na Figura 4. Neste algoritmo alimenta-se com um número k que serve para que o algoritmo, considerando as 18 camadas, faça uma separação em k áreas homogêneas. Nesta situação k é o número de componentes de modo que o algoritmo faz a agregação ou classificação das áreas homogêneas de cada componente. Em cada pixel desta imagem constará o valor que foi classificada.

Figura 4. Resultado do k-means.

Procedimento “poligonizar” a imagem resultado

O resultado anterior foi uma imagem (raster) que precisava ser convertida em dados vetoriais (Figura 5). Neste processo são mantidos os dados dos pixels nos correspondentes polígonos. Para fins do que significa isto, é que a área de um (1) polígono foi decomposta em 1234 polígonos.

Figura 5. Polígonos a partir de raster

Procedimento recortar os polígonos

Os polígonos anteriores cobrem uma área além dos limites do polígono tratado e faz-se o recorte que é apresentado na imagem abaixo (Figura 6). A estes polígonos calcula-se a área de cada um deles.

Figura 6. Polígonos recortados.

Procedimento agregação de polígonos por escala

A “área mínima mapeável” é de 0,6 cm * 0,6 cm, ou seja, 0,36 cm². Isto significa que na escala 1:25.000 somente poderiam ser mapeados polígonos maiores de 22.500 m²; na escala 1:50.000, polígonos maiores de 90.000 m² e na escala 1:100.000, polígonos maiores de 360.000 m². Aplicaram-se estas regras com os resultados seguintes:

Na escala 1:25.000 a imagem abaixo (Figura 7) mostra o mapa com 465 polígonos. Os demais polígonos de áreas menores foram agregados aos polígonos vizinhos com quem compartilhar o maior limite.

Figura 7. Mapa de Solos na escala 1:25.000.

Na escala 1:50.000 o mapa anterior é generalizado como apresentado abaixo (Figura 8), resultando em 105 polígonos.

Figura 8. Mapa de Solos na escala 1:50.000

Na escala 1:100.000 o mapa anterior é generalizado como apresentado na abaixo (Figura 9), com 16 polígonos que formam o mapa na escala.

Figura 9. Mapa de Solos na escala 1:100.000.

Tabela 1. Informações espaciais nas diferentes escalas.

Escala

Sem Escala

1:25.000

1:50.000

1:100.00

Nº Polígonos

1.234

465

105

16

Classe de solo

(em cor)

Área (m²)

% Área

Área (m²)

% Área

Área (m²)

% Área

Área (m²)

% Área

25035248,2

29,6

23597140,0

27,9

21841963,6

25,8

20219157,8

23,9

27419840,0

32,4

27558396,1

32,6

25561211,8

30,2

14355435,3

17,0

32123302,3

38,0

33406734,9

39,5

37159095,9

43,9

49987678,4

59,1

A Tabela 1 apresenta as informações dos processos de formação dos polígonos nas diferentes escalas (generalização cartográfica) iniciando-se com a escala 1:25.000 até a escala 1:100.000. Pode-se observar que as classes com áreas maiores e compactas são as que vão agregando as áreas menores e mais granuladas. Considerar estes processos de construção de mapas de solos é muito importante porque permite ter um conhecimento mais real do que á apresentado nos cartogramas e os correspondentes dados alfanuméricos nos diferentes atributos.

Considerações finais

O apresentado nesse documento é um roteiro simplificado do desenvolvimento no projeto DHSolos na parte que corresponde a decomposição de Unidades de Mapeamento de Solos com mais de dois (2) componentes empregando o legado de dados e usando as modernas técnicas da Inteligência Artificial. O conhecimento (mapeamento) dos solos brasileiros precisa ser melhorado com mapas com maior detalhe (escala 1:25.000), porque não pode ser preservado o que não se conhece. Assim, este trabalho contribui com este objetivo nacional pela busca do Desenvolvimento Sustentável.

Automação de processos é aplicado no desenvolvimento destes trabalhos que sistematizam as tarefas e agilizam a obtenção de resultados. Os códigos de todos estes procedimentos nos documentos (relatórios) finais do projeto serão incluídos para que possam ser aproveitados por outras equipes para melhorar os procedimentos e obter melhores resultados.

As Figuras 7, 8 e 9 apresentam os resultados nas escalas 1:25.000, 1:50.000 e 1:100.000 e poderiam ser aplicadas a qualquer outra escala. Essas figuras e os dados da Tabela 1 mostram como pode ser automatizada a generalização cartográfica para serem obtidos resultados de acordo ao detalhamento necessário. Isto representa uma aceleração do mapeamento de solos importante para o desenvolvimento do País.

Este trabalho e o projeto em andamento objetivam contribuir com a proposta do Pronasolos para o mapeamento de solos de todo o território brasileiro em escalas adequadas, ou seja, 1:100.000 ou maiores.

Referências

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POLIDORO, J. C.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; LUMBRERAS, J. F.; COELHO, M. R.; CARVALHO FILHO, A. de; MOTTA, P. E. F. da; CARVALHO JÚNIOR, W. de; ARAÚJO FILHO, J. C. de; CURSIO, G. R.; CORREIA, J. R.; MARTINS, É. de S.; SPERA, S. T.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BOLFE, E. L.; MANZATTO, C. V.; TÔSTO, S. G.; VENTURIERI, A.; SÁ, I. B.; OLIVEIRA, V. A. de; SHINZATO, E.; ANJOS, L. H. C. dos.; VALLADARES, G. S.; RIBEIRO, J. L.; MEDEIROS, P. S. C. de; MOREIRA,F. M. de S.; SILVA, L. S. L.; SEQUINATTO, L.; AGLIO, M. L. D. ; DART, R.de O. Programa Nacional de Solos do Brasil (PronaSolos). Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2016. 53 p. (Embrapa Solos. Documentos, 183).

McBRATNEY, A.B.; MENDONÇA-SANTOS, M.L.; MINASNY, B. (2003) On digital soil mapping. Geoderma 117:3–52

HARTEMINK, A. E.; McBRATNEY.; MENDONÇA-SANTOS, M.L. eds. (2008). Digital Soil Mapping with Limited Data. Springer.

NETELER, M.; MITASOVA H. 2004, Open Source GIS: A GRASS GIS Approach. 2nd Edition. 424 pages.

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SANTOS, J. G. M.; SIMÕES, J. L. D. R.; RAMOS, D. N. S.; EICHHOLZ, C. W. Aplicações de Python em geociências. São José dos Campos: INPE, 2022. 174 p.

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