Atualmente, o espectro de reflectância do solo é uma informação subutilizada em processos de classificação. Sendo assim, os objetivos deste trabalho foram avaliar as relações entre os espectros de solos e seus atributos físicos e químicos, identificar padrões espectrais para cada classe de solo e por fim analisar o uso da classificação numérica de perfis, conciliada a dados espectrais, na distinção de solos. Para tanto, foram estudados 20 perfis da região de Piracicaba, SP, sendo descritos morfologicamente e classificados até o 3¼ nível categórico do SiBCS. Amostras foram coletadas dos horizontes pedogenéticos e foram submetidas às análises granulométrica e química. Posteriormente, o comportamento espectral de cada solo foi obtido e submetido à análise por componentes principais. Os escores dos componentes principais foram utilizados em análise de correlação linear com pH, matéria orgânica, P, K, Ca, Mg, Al, CTC, V% e m%. Além da interpretação dos três primeiros componentes principais, foram estabelecidas relações desses com as classes de solo definidas pelo SiBCS. Ainda, a classificação numérica dos perfis foi procedida a partir do algoritmo OSACA, utilizando os dados espectrais como base. A relação entre a classificação do SiBCS e a classificação numérica, foi determinada pelo índice de Informação Mútua Normalizada (IMN) e o Coeficiente de Incerteza (U). Foram encontradas correlações significativas entre os escores dos componentes principais e a areia (0,78), a argila (-0,74), a cor do solo e o teor de Al (0,73). A representação gráfica dos componentes principais e sua interpretação visual indicou diferenças no comportamento espectral das classes de solo, principalmente entre os Argissolos e as demais classes. Já a classificação numérica dos perfis, com base nos espectros dos solos, obteve valores para os índices de informação mútua normalizada e coeficiente de incerteza de 0,74 e 0,64, respectivamente. Esses valores indicam que a classificação numérica possui boa relação com a estabelecida pelo SiBCS, sendo capaz, por exemplo, de distinguir Argissolos de classes como Latossolos e Nitossolos. Além disso, observou-se que tal técnica não é capaz de diferenciar Latossolos e Nitossolos Vermelho férricos; no entanto, Cambissolos foram agrupados corretamente. A técnica evidenciou-se eficiente, demonstrando sua aplicabilidade em processos de classificação de solo.
comportamento espectral do solo; classificação de solo; análise por componentes principais; algoritmo OSACA
