Informações digitais tornam possível um elevado grau de redundância das informações disponíveis para o ajuste de modelos preditores aplicados ao Mapeamento Digital de Solos (MDS). Entre esses modelos, a técnica de Árvores de Decisão (AD) tem aplicação crescente, em razão da sua potência no tratamento de grandes volumes de dados. Objetivou-se com este trabalho avaliar o impacto do volume de dados utilizados para gerar os modelos por AD, na qualidade dos mapas de solos gerados pela técnica de MDS. Uma área de estudo com 889,33 km² foi escolhida na região do Planalto Médio do Rio Grande do Sul. As relações solo-paisagem foram obtidas a partir de reambulação da área de estudo e delineamento das unidades de mapeamento em cartas topográficas de escala 1:50.000. Seis covariáveis preditoras ligadas aos fatores de formação do solo, relevo e organismos, juntamente com os conjuntos de dados de um, três, cinco, 10, 15, 20 e 25 % do volume total de dados, foram usadas para gerar os modelos preditivos por AD no programa WEKA. Neste estudo, densidades de amostragem menores do que 5 % resultaram em modelos com menor poder de capturar a complexidade da distribuição espacial do solo da área estudada. Amostragens entre cinco e 15 % conduziram a uma melhor relação entre o volume de dados a ser manipulado e a capacidade preditiva dos modelos gerados. Dados coletados no campo indicaram acurácia dos mapas preditos próxima a 70 %, para os modelos oriundos dessas densidades de amostragem.
árvore de decisão; pedometria; levantamento de solos; unidade de mapeamento
