MODELAGEM PREDITIVA APLICADA AO MAPEAMENTO DE RISCO POTENCIAL DE EROSÃO DE SOLOS NA AMAZÔNIA OCIDENTAL

Resumo

A modelagem de áreas suscetíveis à perda de solo por processos hidroerosivos consiste em um instrumento simplificado da realidade com a finalidade de prever comportamentos futuros a partir da observação e interação de um conjunto de fatores geoambientais. À face do exposto, a corrente análise tem como objetivo prever a suscetibilidade à perda de solo por evento hídrico e mapear as áreas com risco potencial de erosão, utilizando os princípios de Regressão Logística Binária (RLB) e Redes Neurais Artificiais (RNA). Para tanto, definiu-se a sub-bacia hidrográfica do rio Sete Voltas (330 km2) como área experimental no município de Colorado do Oeste/RO, sul da Amazônia brasileira. Inicialmente, foi concebido o mapa de inventário de erosão de solo com 100 unidades amostrais e 14 parâmetros preditores que englobasse aspectos ambientais, topográficos e geológicos. A suscetibilidade foi mapeada com base em cinco classes de referência: muito baixa, baixa, moderada, alta e muito alta. A RNA obteve área sob a curva (AUC) de 0,808 e precisão global de 79,2%; o modelo RLB apresentou AUC de 0,888 e precisão global de 77%. As áreas potencialmente susceptíveis representam 57,71% e 54,80% da área para os modelos RLB e RNA, respectivamente. Os maiores riscos potenciais são verificados em locais sem cobertura vegetal associada às práticas agrícolas. A técnica mostrou-se eficaz, com precisão adequada e com a vantagem de ser menos demorada e onerosa em relação a outros métodos.

Palavras-chave: Regressão Logística Binária; Rede Neural Artificial; Suscetibilidade à; Erosão