Mapas de solos têm na borda dos polígonos a região de maior variabilidade, o que leva os pedólogos a divergir quanto ao delineamento das classes de solos nesses locais. O objetivo deste estudo foi propor uma estratégia de pré-processamento de dados aplicada ao mapeamento digital de solos. Polígonos de solos em um mapa de treinamento foram deslocados para seu interior em 100 e 160 m. Essa estratégia possibilitou que covariáveis localizadas próximas à borda das classes de solos não fossem utilizadas na geração dos modelos de Árvore de Decisão (AD). Três ADs geradas a partir de oito covariáveis preditoras, ligadas aos fatores relevo e organismos, amostradas nos polígonos originais de um mapa de solos e em polígonos deslocados em 100 e 160 m para o seu interior, foram utilizadas para predizer classes de solos. O modelo de AD a partir de observações distantes 160 m da borda dos polígonos no mapa original é menos complexo e tem melhor desempenho preditivo.
Mapa coroplético; pedometria; levantamento de solos; árvore de decisão
