Prediction of soil classes in a complex landscape in Southern Brazil

• Published in: Pesquisa agropecuaria brasileira 2019, Vol.54
• Main Authors: Moura-Bueno, Jean Michel, Dalmolin, Ricardo Simão Diniz, Horst-Heinen, Taciara Zborowski, Cancian, Luciano Campos, Schenato, Ricardo Bergamo, Dotto, André Carnieletto, Flores, Carlos Alberto
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: AGRICULTURE, DAIRY & ANIMAL SCIENCE; AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY; digital soil mapping; pedometry; predictive covariates; predictive models; soil-landscape relationship
• ISSN: 0100-204X; 1678-3921; 1678-3921
• DOI: 10.1590/s1678-3921.pab2019.v54.00420

The objective of this work was to evaluate the use of covariate selection by expert knowledge on the performance of soil class predictive models in a complex landscape, in order to identify the best predictive model for digital soil mapping in the Southern region of Brazil. A total of 164 points were sampled in the field using the conditioned Latin hypercube, considering the covariates elevation, slope, and aspect. From the digital elevation model, environmental covariates were extracted, composing three sets, made up of: 21 covariates, covariates after the exclusion of the multicollinear ones, and covariates chosen by expert knowledge. Prediction was performed with the following models: decision tree, random forest, multiple logistic regression, and support vector machine. The accuracy of the models was evaluated by the kappa index (K), general accuracy (GA), and class accuracy. The prediction models were sensitive to the disproportionate sampling of soil classes. The best predicted map achieved a GA of 71% and K of 0.59. The use of the covariate set chosen by expert knowledge improves model performance in predicting soil classes in a complex landscape, and random forest is the best model for the spatial prediction of soil classes. Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso da seleção de covariáveis por conhecimento especializado no desempenho de modelos de predição de classes de solos em uma paisagem complexa, para identificar o melhor modelo preditivo para o mapeamento digital de solos na região Sul do Brasil. Um total de 164 pontos foram amostrados em campo, com uso do hipercubo latino condicionado, tendo-se considerado as covariáveis elevação, declividade e aspecto. A partir do modelo digital de elevação, extraíram-se as covariáveis ambientais que compuseram três conjuntos, formados por: 21 covariáveis, covariáveis após exclusão das multicolineares e covariáveis escolhidas por conhecimento especializado. A predição foi realizada com os seguintes modelos: árvore de decisão, floresta aleatória, regressão logística múltipla e máquina de vetor de suporte. A acurácia dos modelos foi avaliada pelo índice kappa (K), pela acurácia geral (AG) e pela acurácia da classe. Os modelos de previsão foram sensíveis à amostragem desproporcional de classes de solo. O melhor mapa predito obteve AG de 71% e K de 0,59. O uso do conjunto de covariáveis escolhido pelo conhecimento especializado melhora o desempenho do modelo em prever as classes de solo em uma paisa