quase no final

Fruti.bib

@@ -376,4 +376,29 @@ url = {http://www.schweizerbart.de/papers/metz/detail/22/82078/Koppen_s_climate_
 volume = {22},
 year = {2013}
 }
+@book{Embrapa1994,
+address = {Rio de Janeiro},
+author = {{Ramalho Filho}, Ant{\^{o}}nio},
+edition = {3. ed. rev},
+isbn = {858586401X},
+pages = {65},
+publisher = {EMBRAPA-CNPS},
+title = {{Sistema de avalia{\c{c}}{\~{a}}o de aptid{\~{a}}o agr{\'{i}}cola das terras}},
+year = {1994}
+}
+@book{Lepsch1983,
+address = {Campinas},
+author = {Lepsch, L.F. and Bellinazzi, Jr and Bertolini, D. and Esp{\'{i}}ndola, C. R.},
+edition = {4{\textordfeminine} aproxim},
+pages = {175},
+publisher = {SBCS},
+title = {{Manual para levantamento utilit{\'{a}}rio do meio f{\'{i}}sico e classifica{\c{c}}{\~{a}}o de terras no sistema de capacidade de uso}},
+year = {1983}
+}
+@book{SBCS2018,
+  title={Sistema brasileiro de classifica{\c{c}}{\~a}o de solos.},
+  author={dos Santos, Humberto Gon{\c{c}}alves and JACOMINE, Paulo Klinger Tito and Dos Anjos, LHC and De Oliveira, VA and LUMBRERAS, Jos{\'e} Francisco and COELHO, Maur{\'\i}cio Rizzato and De Almeida, JA and de Araujo Filho, JC and de OLIVEIRA, JB de and CUNHA, Tony Jarbas Ferreira},
+  year={2018},
+  publisher={Bras{\'\i}lia, DF: Embrapa, 2018.}
+}
 

Qgis/SolosAssts.cpg

@@ -0,0 +1 @@
+UTF-8

Qgis/SolosAssts.prj

@@ -0,0 +1 @@
+GEOGCS["GCS_SIRGAS_2000",DATUM["D_SIRGAS_2000",SPHEROID["GRS_1980",6378137.0,298.257222101]],PRIMEM["Greenwich",0.0],UNIT["Degree",0.0174532925199433]]

Relatos/RelatorioEstagioII.Rmd

@@ -63,49 +63,35 @@ Projeção cartográfica é  “um método, segundo o qual, a cada ponto na supe
 Na projeção policômica a superfície de deformação é formada por diversos cones. Estes cones possuem topos diferentes, representando cada qual uma determinada latitude. 
 A projeção UTM baseia-se em cilindros de rotação, normalmente secantes, com 6° de largura longitudinal e limites de latitude ao norte de 84° e ao sul de 80°. A maior parte dos mapas produzidos em escalas médias, entre 1:500.000 e 1:50.000 possuem como referência de projeção o sistema UTM.
 
-## 3.1 Coordenadas
-
-
-
 Várias alternativas para diminuir os custos ambientais e financeiros, sem comprometer a oferta de alimentos para a população, têm sido testadas nos últimos anos, ao mesmo tempo em que cresce rapidamente o uso da tecnologia de informação para análise, interpretação e comunicação das informações, tanto entre pessoas, quanto entre máquinas, e desta forma evitar desperdícios, e alcançar melhores resultados e produtividade, sem comprometer o meio ambiente (CÂMARA, 1996).
 
 As ferramentes da tecnologia da informação vem sendo amplamente utilizado para elaborar, por exemplo, mapas temáticos de fertilidade de solo, distribuição geográfica dos solos, condições climáticas, entre outros. A importância de conhecer as características do solo vem sendo reconhecido nos últimos anos, tanto para o aumento da produção, quanto para a regulação ambiental @CORTE2020.
 
-
 Vários trabalhos acadêmicos e científicos mostram a utilidade, benefícios e eficiência do uso de softwares de gestão de dados geográficos para a elaboração de  mapas temáticos das características dos solo. Um exemplo, é uma trabalho realizado no estado da Paraíba, com o objetivo de mapear as classes de solo de duas microrregiões da Paraíba. No trabalho, apresentado. Uma das conclusões do estudo a identificação da heterogeneidade nos resultados expressos nos mapas, devido à diferença de clima, relevo, vegetação, altitude entre outros fatores @Silva2019⁠.
 
-
 Outro estudo, mais avançado e detalhado, foi realizado na região dos vinhedos [@Flores2012] e mostra a grande capacidade de produção de mapas, com informações de grande importância para a agricultura.⁠
 
 
-
 # 3. METODOLOGIA 
 ## 3.1 – Coleta e análise do solo
-O solo será coletado na profundidade de 0  a 0,20 m, com trado tipo holandês, com 10 subamostras amostra. O solo coletado será seco ao ar livre, destorroado e analisado no laboratório de solos da IFPR em Palmas para determinação de: pH, índice SMP, Ca e Mg, P, K, carbono orgânico total (COT) e matéria orgânica (MO). O método utilizado para avaliação dos atributos químicos está descrito em (EMBRAPA, 2009)⁠, e é especificado a seguir. O Ca e Mg serão extraídos pelo método KCl e determinado pelo método de espectrofotometria. A extração de P e K será com solução de Mehlich-1. A determinação da concentração de P será em Spectrophotometer V-1600, segundo (MURPHY, RILEY, 1962)⁠  e de K foi em fotômetro de chama. Os teores de COT serão quantificados pelo método de oxidação via úmida, com aquecimento externo, conforme descrito por (YEOMANS, BREMNER, 1988)⁠. Os teores de MO serão determinados multiplicando-se os valores de COT por 1.724 (NELSON, SOMMERS, 1982)⁠. As análises químicas serão em duplicatas, e amostras com erro e outsiders serão repetidas.
+Os dados e mapas aqui apresentados foram elaborados com base nos arquivos disponíveis em diversos sites e plataformas públicas ou privadas, mas de acesso público e livre. A origem, bem como o processo de manipulação (corte, atribuição de atributos, escala utlizada, etc), estão descritos nos mapas, ou na descrição do atributo.
+A excessão dos dados das amostras de solos, que foram coletados nos assentamentos na profundidade de 0  a 0,20 m, com trado tipo holandês, com 10 subamostras amostra. O solo coletado foi analisado no laboratório de solos da IFPR em Palmas, utilizando a metodologia descrita em (EMBRAPA, 2009)⁠, 
 
-## 3.2 Análise dos dados
-s dados das análise dos solo serão analisados e interpretadas com o auxilio do software Qgis. Para uma melhor interpretação, serão importados dados públicos sobre a declividade, inclinação, altitude, tipo de solo, pluviosidade, e interpolados com os resultados das análises do solo. Os dadas serão buscados em “ftp://geoftp.ibge.gov.br/cartas_e_mapas/”, https://bdgex.eb.mil.br/mediador/index.php?modulo=login&acao=entrar, (FOREST, 2020), etc. ⁠Com esta interpolação, serão construídos os mapas temáticos, extrapolando os dados dos pontos coletados para toda a área do assentamento. 
-Na figura *XX* estão representadas as curvas de nível do assentamento São Lourenço. Os dados para a elaboração deste mapa constam no site do exército, e as delimitações do assentamento em arquivos disponibilizados pelo INCRA. A altitude, conforme identificado na figura 1, varia de 1060 a 1180m, e a área do assentamento é de 15,254 km².
-Já na figura 2 estão representados os tipos de solos, e a declividade do assentamento São Lourenço, com uma resolução de 1:250.000. esta resolução é muito grande e não permite identificar pequenas variações existentes na área do assentamento, mas possibilita identificar especialmente as características gerais da área.
-
-
-# Divisão política e administrativa
-Quando se trabalha com bases georeferencias, a visualizaçao da localização a nível municipal facilita as atividades. Por isso, uma das primeiras camadas a inserir no projeto, é a divisão política e administrativa do estado, em níveil municipal.
-
-A base de dados que pode ser utilizadas é a do IBGE, e pode ser localizada no link <https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/malhas-territoriais/15774-malhas.html?=&t=downloads>. Neste link podemos selecionar o estado, e o tipo de nível de divisão que nos interessa e baixar o arquivos em formato .zip.
-
-# Caracterização dos assentamentos
-
-## Delimitação da área dos assentamentos.
-O INCRA fornece um conjunto de arquivos shapefile (vetoriais) com a delimitação dos assentamentos do Brasil, com diversas informações úteis <https://certificacao.incra.gov.br/csv_shp/export_shp.py>
-Selecione os dados e o estado do seu interesse (Ex. Projetos Assentamentos todos; Paraná). Clinque em enviar, e quando finalizado oprocessamento dos mpas, clique sobre o arquivo para donwload. Depois de baixados, e nécessário extrair os arquivos e salva-los em local de sua preferência.
+# Localização dos Assentamentos
 
 # Localização
+A base de dados para elaborar o mapta de localização utilizada é a do IBGE, e pode ser localizada no link <https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/malhas-territoriais/15774-malhas.html?=&t=downloads>. Neste link podemos selecionar o estado, e o tipo de nível de divisão que nos interessa e baixar o arquivos em formato .zip.
+
+
 Os assentamentos São Lourenço, Margem do Irati e Paraiso do sul”, localizados município de Palmas, PR, próximo à divisa com o município de Bituruna. Localiza-se entre as coordenadas 7088360 e 7074803 S e 427935 a 447683 O, conforme figura 1. A Altitude varia de 1023 a 1251 m.
 
 ![Fig - 1 - Localização do Assentamento São Lourenço](../imagens/localização assentamentos.png)
 
-Segundo dados fornecidos pelo INCRA, as áreas de cada assentamento são: Margem do Irati com 1452 ha, Paraíso do Sul com 1518 ha e São Lourenço, com 1521 ha, somando 4495 ha.
+## Delimitação da área dos assentamentos.
+
+O INCRA fornece um conjunto de arquivos shapefile (vetoriais) com a delimitação dos assentamentos do Brasil, com diversas informações úteis, acessível em: <https://certificacao.incra.gov.br/csv_shp/export_shp.py>. Para acessá-los, selecione os dados e o estado do seu interesse (Ex. Projetos Assentamentos todos; Paraná).
+
+Segundo os dados fornecidos pelo INCRA, as áreas de cada assentamento são: Margem do Irati com 1452 ha, Paraíso do Sul com 1518 ha e São Lourenço, com 1521 ha, somando 4495 ha.
 
 O Clima predominante nos assentamentos, segundo @Alvares2013 é o Cfb, ou seja: Clima temperado, com verão ameno. Chuvas uniformemente distribuídas, sem estação seca e a temperatura média do mês mais quente não chega a 22ºC. Precipitação de 1.100 a 2.000 mm. Geadas severas e freqüentes, num período médio de ocorrência de dez a 25 dias anualmente. 
 
@@ -113,11 +99,52 @@ Segunda dados fornecidos no site do IDR-Paraná, que abrange o período de 1979
 
 Não foram encontrados dados climáticos específicos dos assentamentos.
 
-## Relevo no assentamento
+## Solos dos Assentamento
+Os solos presentes nos assentamentos, de acordo com os dados do mapa de solos disponível em <http://geoinfo.cnps.embrapa.br/layers/geonode%3Aparana_solos_20201105> constam na tabela 1.
 
-### Mapas com dados do CAR
 
-## CAR - Cadastro ambiental rural
+```{r echo=FALSE, results='hide', message=FALSE, error=FALSE, warning=FALSE}
+library(readr)
+soloAssts <- read_delim("data/soloAssts.txt", 
+    "|", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
+
+require(dplyr)
+soloAssts1<-soloAssts%>%
+  filter(area>0)%>%
+  mutate("%" = area/44466284*100)## area somada manualmente
+soloAssts2<-soloAssts1%>% select(SBCS, ORDEM_1, SUB_ORDEM_, GRANDE_GRU,SUB_GRUPO_,"%")
+```
+
+
+```{r echo=FALSE,message=FALSE, error=FALSE}
+require(kableExtra)
+kable(soloAssts2, 
+      format = "simple", 
+      digits = 1,
+      padding = 2,
+      caption = "1 - Tipo de solos e porcentagem (%) da área ocupada nos assentamentos São Lourenço, Margem do Irati e Paraíso do Sul, de Palmas, PR,  de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos)
+```
+  
+A maior parte do solos pertencem a ordem Neossolo, com 49,7% da área total, seguido pela ordem Cambissolo, com 29,1% da área e em menor quantidade, a ordem Nitossolo com 21% da área. O assentamento São Lourenço, caracteriza-se pela presença forte de solos Neossolo (RL), enquanto que o assentamento Margem do Irati apresenta maior presença de solo Nitossolo (NB), e o assentamento Paraíso do Sul apresenta presença uniforme de Cambissolo (CX) e Neossolo (RL).
+
+
+O Neosolo é caracterizado por apresentar solos pouco evoluídos, constituídos por material mineral ou por material orgânico com menos de 20 cm de espessura, sem nenhum tipo de horizonte B diagnóstico. O atributo litólico, da subordem, significa que o solo está em contato lítico diretamente sobre a rocha, ou material grosseiro. A classificação "Húmico", do 3º nível categórico, significa que o solo apresenta o horizonte A húmico, ou seja, com saturação por bases (valor V) inferior a 65% @SBCS2018.
+
+O nitossolo são solos constituídos por material mineral, com horizonte B nítico abaixo do horizonte A, textura argilosa ou muito argilosa, e horizonte B bem expresso em termos de estrutura, moderadamente ácidos a ácidos, com argila de atividade baixa ou com caráter alumínico conjugado com argila de atividade alta. A Classificação Bruno na subordem indica horizonte A com conteúdo de carbono superior a 10 g kg-¹ até 40 cm de profundidade. A classificação "Distrofico' do 3º nível categórico indica que a saturação de bases é menor que 50% nos primeiros 100 cm do horizonte B. A classificação do 4º nível catagórico reforça a presença de horizonte A húmico @SBCS2018.
+
+O Cambissolos háplicos distrófico umbrico, caracteriza-se por ser um solo em estágio inicial de formação, possui ainda as seguintes características gerais, segundo @SBCS2018:
+1. São solos constituídos por material mineral com horizonte B incipiente subjacente a qualquer tipo de horizonte superficial;
+1. Não possui caracter hístico, húmico ou flúvico na camada superficial;
+1. Possui argila da atividade baixa e saturação por bases < 50%, ambas na maior parte dos primeiros 100 cm do horizonte B (inclusive BA) @SBCS2018.
+
+ 
+A distribuição dos solos, até o nível de Sub Grupo, constam na figura 4.
+
+![Figura 4 - Distribuição dos solos, nas áreas dos assentamentos de Palmas, PR](../imagens/SolosAssts_3.png)
+
+
+
+# CAR - Cadastro ambiental rural
 O Cadastro ambiental rural reune as informações ambientais fornecidadas pelos proprietários dos imóveis rurais, no âmbito da lei Nº 12.651, DE 25 DE MAIO DE 2012, que Dispõe sobre a proteção da vegetação nativa; altera as Leis nºs 6.938, de 31 de agosto de 1981, 9.393, de 19 de dezembro de 1996, e 11.428, de 22 de dezembro de 2006; revoga as Leis nºs 4.771, de 15 de setembro de 1965, e 7.754, de 14 de abril de 1989, e a Medida Provisória nº 2.166-67, de 24 de agosto de 2001; e dá outras providências. 
 
 Os dados disponibilizados estão divididos em vários grupos, conforme se visualiza na imagem 1.
@@ -130,8 +157,8 @@ Através dos dados, foram elaborados os mapas da figura 01, que apresenta a loca
 
 
 ```{r echo=FALSE, message=FALSE, include=FALSE}
-RESERVA <- read_delim("Assentamento/RESERVA.TXT", 
-    "|", escape_double = FALSE, na = "0" )
+RESERVA <- read_delim("Assentamento/RESERVA.TXT",
+    "|", escape_double = FALSE)
 
 RESERVA1<-RESERVA%>%
   filter(area>1)
@@ -181,15 +208,11 @@ A área total, destinada para questões ambientais, como determina o código flo
 
 # Características do terreno
 
-## Os dados do **Topodata**
-
-A seguir tem uma pequena transcrição sobre os dados do topodata. "O projeto Topodata oferece o Modelo Digital de Elevação (MDE) e suas derivações locais básicas em cobertura nacional, ora elaborados a partir dos dados SRTM disponibilizados pelo USGS na rede mundial de computadores.
-
-Desde que o Topodata foi lançado pela primeira vez, em agosto de 2008, o processamento dos dados foi sucessivamente inspecionado e revisado, com vistas a aprimoramentos e correções. Os dados inicialmente disponibilizados seguiram fielmente as opções e especificações constantes no “Guia de utilização” associado ao Topodata. Porém, problemas na articulação entre folhas e a demanda por mais formatos levaram a um novo tratamento dos dados desde sua preparação, e detalhes do processamento de derivação geomorfométrica foram oportunamente melhorados, e estes novos produtos estiveram disponíveis desde o dia 6 de maio de 2009.
+O projeto Topodata oferece o Modelo Digital de Elevação (MDE) e suas derivações locais básicas em cobertura nacional, elaborados a partir dos dados SRTM disponibilizados pelo USGS na rede mundial de computadores. Os primeiros dados do Topodata foram lançados em em agosto de 2008, e a partir daí o processamento dos dados foi sucessivamente inspecionado e revisado, com vistas a aprimoramentos e correções. 
 
 Para possibilitar uma futura expansão do Topodata, foi feita uma nova revisão dos produtos e processos, que culminou numa metodologia passível de aplicação onde quer que existam dados SRTM. Os dados atualmente disponíveis, desde novembro de 2011, foram elaborados em fiel correspondência a estes procedimentos."Fonte <http://www.dsr.inpe.br/topodata/index.php>  
 
-O acesso aos dados - imagens rasters - são através do link abaixo: <http://www.webmapit.com.br/inpe/topodata/>. Neste banco de dados podemos obter dados de: altitude, declividade, orientação, relevo sombreado, com resolução de 30 x 30 m.
+O acesso aos dados - imagens rasters e vetoriais - são através do link abaixo: <http://www.webmapit.com.br/inpe/topodata/>. Neste banco de dados podemos obter dados de: altitude, declividade, orientação, relevo sombreado, com resolução de 30 x 30 m.
 
 ## Formato e descrição doss arquivos 
 Os arquivos das imagens de declividade, altitude,orientação, relevo e  curvaturas, são em formato disponibilizados em .gif.  
@@ -199,14 +222,21 @@ A letra S significa latude sul, e a letra N significa latitude Norte;
 Os três últimos números são da longitude.
 As letras finais indicam a finalidade da imagem, sendo:   
 `**ZN** para altitude` 
+
 `**SN** para Declividade`
+
 `**ON** para Orientação`
+
 `**OC** para Orientação octante`
+
 `**RS** para Relevo sombreado`
+
 `**VN** para Curvatura Vertical de 3 classes`
-`**H3** representa imagens de curvatura Horizontal de 3 classes.`    
+
+`**H3** representa imagens de curvatura Horizontal de 3 classes.`
+
   
-## Dados das altitudes
+## Altitudes e curvas de nível dos assentamentos 
 O dados das altitudes são provenientes do arquivo raster fornecido pelo site "Topodata". A Partir do arquivo raster `Altitude_SL`, foi recortado a área pertencente ao assentamento, e calculados os indices a seguir para 10 grupos de altitudes.
 
 Através dos dados, e utilizando o roteiro descrito no tutorial, foi elaborado o mapa com as altitudes do terreno dos 3 assentamentos (Figura 2)
@@ -238,11 +268,13 @@ Altitude_SL<-Alt_estatistica%>%
     Ha=X4/10000, 
     Porcentagem=X4/ sum(X4) *100,
   )%>%
-  tidyr::separate(De_Ate, into=c("De","Até"), sep="-", remove="TRUE" )%>%
+  tidyr::separate(De_Ate, into=c("De","Até"), sep="-", remove="TRUE")%>%
  mutate(
         Alt_Menor = as.numeric(De),
         Alt_Maior = as.numeric(Até)
 )
+AltAssts<-Altitude_SL%>%
+  select(Alt_Menor, Ha, Porcentagem)
 #View(Altitude_SL)
 ```
 
@@ -250,11 +282,11 @@ Altitude_SL<-Alt_estatistica%>%
 
 ```{r kable_a_dados, echo=FALSE, message=FALSE}
 
-kable(Altitude_SL[ ,3:6 ], 
+kable(AltAssts[ ], 
       format = "simple", 
       digits = 1,
       padding = 2,
-      caption = "Tabela 1 - Quantidade de metros quadrados de área de cada altitude, no assentamento Sâo Lourenço")
+      caption = "Tabela 1 - Representação das altitudes e curvas de nível dos Assentamentos de Palmas")
 ```
   
   Os dados são os seguintes: A menor área está em altitude de `r min(Altitude_SL$De_Ate)` metros acima do nível do mar (ANM) com `r min(Altitude_SL$Ha)` hectares de área, ou seja, **`r min(Altitude_SL$Porcentagem)`** porcento da área total.
@@ -293,22 +325,34 @@ Orient_NEst <- read_delim("data/Orient_NEst.txt",
 
 
 ```{r include=FALSE, echo=FALSE}
-
-Orient_NEst<-Orient_NEst%>%
+#str(Orient_NEst)
+Orient_NEst1<-Orient_NEst%>%
   filter(X3=="from  to . . . . . . . . . . . . .")%>%
-  select(X2,X4)%>%
-  transmute(
-    De_Ate=X2,
-    Metro_Quad=X4,
+  select(X2,X4)#%>%
+#View(Orient_NEst1)
+
+OrientAss2<-Orient_NEst1%>%
+  tidyr::separate(X2, into=c("De","Até"), sep="-", remove="TRUE" )
+#View(OrientAss2) 
+
+OreintAss3<-OrientAss2%>%
+  mutate(
+      De = as.numeric(De),
+      Até = as.numeric(Até)) 
+#View(OreintAss3)
+
+
+OrientAss4<-OreintAss3%>%
+transmute(
     Ha=X4/10000, 
-    Porcentagem=X4/15163779*100,
-  )%>%
-  tidyr::separate(De_Ate, into=c("De","Até"), sep="-", remove="TRUE" )%>%
- mutate(
-      Orient_Menor = as.numeric(De),
-      Orient_Maior = as.numeric(Até)
-)%>%
-  arrange(Orient_Menor)
+    Porcentagem = X4/15163779*100, 
+    De=De,
+    Até=Até)
+OrientAss4<-OrientAss4%>%
+  arrange(De)
+    
+#View(OrientAss4)  
+ 
 
 ```
 
@@ -317,7 +361,7 @@ Os dados da orientação, calculados conforme explicado anteriormente, contam na
   
 ```{r kable_b_dados, echo=FALSE, include=TRUE}
 
-kable(Orient_NEst[ ,6:4 ], 
+kable(OrientAss4[ ,3:1 ], 
       format = "simple", 
       digits = 1,
       padding = 2,
@@ -337,13 +381,136 @@ radial.plot(OrientaHa,labels=OrietNames,rp.type="r",label.prop=1.1, main="Gráfi
 
 ```
 
-## Curvas de nível - elevação
-O exerxito brasileiro oferece inúmeros dados através de mapas, sendo o mais importante para elaborar o estudo da área dos assentamentos é o mapa de elvação (curvas de nível do terreno), no link <https://bdgex.eb.mil.br/bdgexapp>. É preciso preencher um cadastro, mas os dados são públlicos e após o cadastro, facilmente obtidos no site.
-Outra forma de opter as curvas de nível, é através do arquivo raster de **altitude**. Neste caso, segue-se os seguintes passos:
-Selecione **Raster** no menu, em seguida **Extrair** e depois **contornos**
-Na janela aberta, complete ou selecione os dados necessários, principalmente *equidistância entre contornos*.
-No caso dos assentamentos, as curvas de nível foram definidas com uma distância de 10 m verticais, conforme figura (4)
-![Figura 4 - Curvas de nível dos assentamentos de Palmas, elaboradas a partir do arquivo raster "altitude", através do QGIS](../imagens/Mapa Curvas_Altitude_3Ass.png)
+
+# Capacidade de uso segundo declividade do terreno
+## De acordo com @Lepsch1983
+Este manual, elaborado e publicado durante décadas, é recomendada primordialmente para fins de levantamentos do meio físico e planejamento de práticas de conservação do solo em propriedades ou empresas agrícolas, ou em pequenas bacias hidrográficas. Um estudo mais detalhado, entretanto, é necessário quando envolvam as condições socioeconômicas e aptidão agroclimática das culturas. Recomenda-se, sempre que possível, nesses casos, o emprego de sistemas mais convenientes, como o da Aptidão Agrícola [@Lepsch1983]. 
+
+No nosso caso, que tem como foco utilizar as informações e dados disponíveis/conhecidos nos bancos de dados de imagens na internet, não será considerado e discutivo com esta profundidade, nem coletados dados locais para aprimorar o estudo.
+
+Para o cálculo da declividade foi utilizado o arquivo topodata Decliv(B), que apresenta os dados conforme as Classes de capacidade de uso e que definem os seguintes graus de limitação do uso:
+
+> 1. Classe 1: terras cultiváveis, aparentemente sem problemas especiais de conservação; 
+
+> 1. Classe 2: terras cultiváveis com problemas simples de conservação; 
+
+> 1. Classe 3: terras cultiváveis com problemas complexos de conservação; 
+
+> 1. Classe  5: terras  cultiváveis  apenas  ocasionalmente  ou  em  extensão  limitada,  com sérios problemas de conservação; 
+
+> 1. Classe   5: terras   adaptadas   em   geral   para   pastagens   e/ou   reflorestamento,   sem necessidade  de  práticas  especiais  de  conservação,  cultiváveis  apenas  em  casos  muito especiais; 
+
+> 1. Classe  6: terras  impróprias  para  cultura,  pastagem  ou  reflorestamento,  podendo servir  apenas  como  abrigo  e  proteção  da  fauna  e  flora  silvestre,  como  ambiente  para recreação, ou para fins de armazenamento de água (LEPSCH et al., 83).
+
+```{r message = FALSE, echo = TRUE, comment=FALSE, warning=FALSE}
+
+Declive_B<- read_delim("data/declive_b.txt",
+                              "|",
+                              escape_double = FALSE, 
+                              col_names = FALSE, 
+                              trim_ws = TRUE,
+                              skip = 4)
+#View(Declive_B)
+```
+
+
+### organizando dados
+```{r, include=TRUE}
+
+Declive_b<-Declive_B%>%
+  filter(!is.na(X4))%>%
+  select(X2,X4)%>%
+  transmute(
+    Classe=X2,
+    "M²"=X4,
+    Ha=X4/10000, 
+    "%"=X4/sum(X4)*100,
+  )%>%
+  arrange(Classe)
+
+#head(Declive_b)
+```
+
+
+Na tabela a seguir constam os dados das declividades, de acordo com a metodologia proposta por @Lepsch1983, dos assentamentos de Palmas.
+  
+```{r kable_b_dados declive}
+
+kable(Declive_b, 
+      format = "simple", 
+      digits = 1,
+      padding = 2,
+      caption = "5 - Área (M²) e respectiva porcentagem (%)  da declividade das áreas dos assentamentos de Palmas, PR, de acordo com @Lepsch1983")
+```
+
+
+De acordo com esses dados, pode-se verificar que a maior apenas 20.82% da área possui pequena o nenhuma dificuldade de conservação do solo (Classes 1 e 2). A maior parte da área (46,5%) tem sérios riscos de erosão do solo e são terras   adaptadas   em   geral   para   pastagens   e/ou   reflorestamento,   ou ainda impróprios para culturas, podendo servir apenas abrigo  e  proteção  da fauna  e  flora  silvestre,  como  ambiente  para recreação, ou para fins de armazenamento de água. 
+ 
+## De acordo com Embrapa 1994
+O grau de inclinação do terreno, a comprimento da rampa, a cobertura do solo e o microrelevo intereferem na definição das classes de aptidão do solo, pois interferem na susceptibilidade da erosão. Para além da declividade, entretanto, interferem na suscebtibilidade da erosão as características como textura, estrutura, permeabilidade, profundidade, capacidade de retenão de água, presença de camadas compactadas e pedregosidade.
+
+Todas as características acima, são ncessárias para descrever com precisão as classes de aptidão do solo, mas como essas informações não estão disponíveis nos banco de dados, e não há condições nem objetivo de busca-las, estaremos apresentando aqui somente as classes de solo em função da declividade dotereno. Este dado é um indicativo das limitações do uso do solo para cultivos agrícolas, podendo sofrer alterações em função das demais características @Embrapa1994. 
+
+Tabela 7. Classes de relevo em função da declividade, segundo @Embrapa1994
+
+Classe nº | Classe de relevo | Declividade (%)
+--------- | ---------------- | -------------------
+1 | Plano |0 – 3
+2 | Suave Ondulado | 3 – 8
+3 | Ondulado | 8 – 20
+4 | Forte Ondulado | 20 – 45
+5 | Montanhoso | 45 – 75
+6 | Escarpado | >   75
+----	
+
+
+```{r  Buscando os dados, message = FALSE, echo = TRUE, comment=FALSE, warning=FALSE}
+
+Declive_C<- read_delim("data/declive_c.txt",
+                              "|",
+                              escape_double = FALSE, 
+                              col_names = FALSE, 
+                              trim_ws = TRUE,
+                              skip = 4)
+#View(Declive_C)
+```
+
+
+```{r Organizando os dados, message = FALSE, echo = TRUE, comment=FALSE, warning=FALSE }
+
+Declive_c<-Declive_C%>%
+  filter(!is.na(X4))%>%
+  select(X2,X4)%>%
+  transmute(
+    Classe=X2,
+    "M²"=X4,
+    Ha=X4/10000, 
+    "%"=X4/sum(X4)*100,
+  )%>%
+  arrange(Classe)
+
+#head(Declive_c)
+```
+
+
+Na tabela 6 constam os dados da quatidade de m² de área de cada classe de declividade, de acordo com @Embrapa1994, dos assentamentos de Palmas.
+  
+```{r}
+
+kable(Declive_c, 
+      format = "simple", 
+      digits = 1,
+      padding = 2,
+      caption = "6 - Quantidade de metros quadrados de área de cada classe de declividade, conforme classificação da Embrapa (1991) no assentamento Sâo Lourenço")
+```
+
+ 
+  
+Na imagem 10 pode ser observada a distribuição das áreas de acordo com a declividade segundo Embrapa 1994.
+
+![Imagem 10 - Declividade das áreas dos assentamentos de Palmas, PR, segundo Embrapa 1999](../imagens/declividadeAssts.png)
+
+
 
 # Fertilidade do solo
 As informação a seguir são oriundas das análises de solo coletadas no assentamento e analisadas no laboratório de solos do IFPR.
@@ -398,7 +565,7 @@ Neste manual diz: "Os fertilizantes fosfatado e potássico indicados na adubaç
 Este script pode ser acessado no link <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Tutorial_6_Macieira.Rmd> e no anexo 5. O script ppode ser utilizado para o banco de dados disponível no repositório do git. Também pode serir para outra base de dados de análises, desde que os dados estejam organizados da mesma forma, e que o interessado tenha uma pequena noção do manipulação de dados no software "R". É importante ressaltar que, este script, é apenas uma pequena amostra das possibilidade de automação de serviços rotineirosd através de tecnologia da informação, e pelos softwares já citados durante o presente relatório. A única informação que necessito informar ao rodar o script, é o número da análise que será interpretada.
 
 # Tuturiais
-A primeira parte do relatório apresenta os tutorias elaborados para o tratamentos dos dados no **"R"** e dos mapas no **"Qgis"**. Ambos são softwares livres, e esses tutoriais podem ser utilizados eventualmente para a realização de atividades semelhantes.
+A sencunda parte do relatório apresenta os tutorias elaborados para o tratamentos dos dados no **"R"** e dos mapas no **"Qgis"**. Ambos são softwares livres, e esses tutoriais podem ser utilizados eventualmente para a realização de atividades semelhantes.
 
 ## Instalação do Qgis
 No primeiro tutorial são apresentos os passos para a instalção do Qgis, tanto em linux, quanto em Windowns. Este software será utilizado par a confecção dos mapas temáticos sobre o assentamento.
@@ -412,11 +579,9 @@ Como a coleta dos dados foi realizada pelo aplicativo **"Kobotools"**, os dados
 
 Este script tem como objetivo organizar os dados coletados (pontos de GPS) pelo Kobotool para serem usados no Qgis, na elaboração de mapas temáticos.  Os dados originais provém do aplicativo kobotols <https://www.kobotoolbox.org/>, coletados para um trabalho de elaboração demapas temáticos da area dos assentamentos de Palmas, PR. Em cada propriedade visitada, foram coletados entre 1 a 5 pontos na área agrícola. Os dados dos pontos estão em uma linha, e sua utilização exige que estejam organizados de forma a que cada ponto (Lat, Long, Alt e número do ponto), esteja em uma coluna. Ou seja, de cada linha, deve ter de 1 a 5 novas colunas.  
 O script foi escrito em duas mãos. Inicialmente o Adenor fez o script, com suas possibilidades, e posteriormente o José escreveu a parte do pivot_longer.  Ao final, um mapa com os pontos, para demonstra o resultado.
-No anexo 1 apresentamos o tuturial completo, elaborado captar e organizar os dados deste trabalho, bem como, para servir de base para futuras coletas de dados <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Tutorial_1_OrganizarDadosColetaKobo.Rmd>. 
+No anexo 1 apresentamos o tuturial completo, elaborado captar e organizar os dados deste trabalho, bem como, para servir de base para futuras coletas de dados 
 
-![Fig - 1 - Localização do Assentamento São Lourenço](../imagens/localização assentamentos.png)
-
-O segundo mapa mostra os pontos de coleta de solo, registrados no local através da ferramenta "kobo", disponível em <https://www.kobotoolbox.org/>.
+Os resultados da localização pontos de coleta de solo, registrados no local através da ferramenta "kobo", disponível em <https://www.kobotoolbox.org/> constam na figura 2
 
 
 ![fig - 2 - Localização dos pontos de coleta de solo, no assentamento São Lourenço](../imagens/PontosColeta.png)
@@ -434,7 +599,33 @@ No tutorial que consta no anexo 3 estão descritos os passos para inserir ou pro
 1. Características do terreno;   
 1. Curvas de nível - elevação.
 
-O tutorial pode ser acessoado aqui <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Tutorial_2_Baixar%20_Inserir%20_Camadas.Rmd>
+O tutorial pode ser acessoado aqui <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Tutorial_2_Baixar_Inserir_Camadas_2.Rmd>
+
+## Cálculos da ocupação de áreas por indicadores específicos
+O script (tutorial) "Cálculos da ocupação de áreas por indicadores específicos", tem como finalidade demonstrar um método para calcular os dados das imagens do projeto do Assentamento SL.
+Foram calculados os indicadores dos seguintes temas:
+`Porcentagem de cada altitude`
+`Porcentagem de área para cada orientação`
+`Capacidade de uso do solo`
+`Porcentagem de APP `
+`Porcentagem de Mata Nativa`
+O tutorial pode ser acessoado aqui <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Tutorial_4_Calculos_Porcentagem.Rmd>
+
+## Interpolaçao dedados de fertilidade
+A interpolação de dados serve para eliminar o chamado “efeito mosaico”  ou  “efeito  xadrez”  na  visualização  de  mapas  temáticos. É o uso de uma equação matemática, para estimar um conjuto de dados separados no espaço, a partir de dados espaciais conehecidos. Ou seja, os dados conhecidos serão utilizados para estimar os dados enexistentes.
+No tutorias, foi utlizado a ferramenta 
+>>> o tuturial não está completo
+
+## Recomendações adubação macieira
+Este documento tem como finalizade buscar uma recomendação adequada para a implantação e desenvolvimento da cultura da macieira na propriedade de IFPR, em Palmas. No Manual de adubação e calagem para o estado do Paraná [@PR2017] não há recomendação específica para a cultura da macieira. Por isso, a base para a recomendação será o Manual de Adubação e calagem para os estados do Rio Grande do Sul e Santa Catarina [@CQFSRS/SC2004].
+Através do tutorial, que busca o banco de dados das análises do solos existentes na pasta especificada, bascam informar o número da análise a ser interpretada, e rodar o script.
+
+
+O tutorial pode ser acessoado aqui <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Tutorial_6_Macieira.Rmd>
+
+## Uso do controle de versões GIT 
+"GIT" é é um sistema de "controle de versões distribuído", que é usado para registrar o histórico de edições de qualquer tipo de arquivo (Exemplo: alguns livros digitais são disponibilizados no GitHub e escrito aos poucos publicamente).
+Esse relatório foi elaborado utilizando as ferramentas do GITEA, e a orientação necessária para acessar todo o projeto, com o controle de versões, está neste tutorial, que pode ser acessado via <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Projetos_Git_R.Rmd>
 
 
 # Referências

data/soloAssts.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /></head><body><p>cat|fid|OBJECTID|SBCS|TIPO_UNIDA|ORDEM_1|SUB_ORDEM_|GRANDE_GRU|SUB_GRUPO_|FAMILIA_1_|FAMILIA_11|FAMILIA_12|FAMILIA_13|FAMILIA_14|FASE_VEGET|FASE_RELEV|ORDEM_2|SUB_ORDEM1|GRANDE_G_1|SUB_GRUPO1|FAMILIA_2_|FAMILIA_21|FAMILIA_23|FAMILIA_24|FAMILIA_26|FASE_VEG_1|FASE_REL_1|ORDEM_3|SUB_ORDE_1|GRANDE_G_2|SUB_GRUP_1|FAMILIA_3_|FAMILIA_31|FAMILIA_33|FAMILIA_34|FAMILIA_36|FASE_VEG_2|FASE_REL_2|Legenda|Area_km2|area
+</br>4|5337|5348|RLh4|associacao|NEOSSOLO|LITOLICO|Humico|tipico|textura argilosa|pedregosa||alico|rochas eruptivas|campo subtropical|suave ondulado|ORGANOSSOLO|Indiscriminado||||||alico||campo subtropical de varzea|plano|NITOSSOLO|HAPLICO|Distrofico|umbrico|textura argilosa|||alico||campo subtropical|suave ondulado|RLh4 - NEOSSOLO LITOLICO Humico|11.81289574|1506030.8815246
+</br>3|5319|5311|NBd2|associacao|NITOSSOLO|BRUNO|Distrofico|umbrico|textura argilosa|||||floresta subtropical perenifolia|suave ondulado|CAMBISSOLO|HAPLICO|Tb distrofico|umbrico|textura argilosa||||rochas do derrame do Trapp|floresta subtropical perenifolia|suave ondulado||||||||||||NBd2 - NITOSSOLO BRUNO Distrofico|248.50596517|9421364.62288697
+</br>2|5317|5309|CXbd30|associacao|CAMBISSOLO|HAPLICO|Tb distrofico|umbrico|textura argilosa||||substrato rochas eruptivas|floresta subtropical perenifolia|ondulado|NITOSSOLO|HAPLICO|Distrofico|umbrico|textura argilosa|||||floresta subtropical perenifolia|ondulado||||||||||||CXbd30 - CAMBISSOLO HAPLICO Tb distrofico|283.843434053|12935591.3233332
+</br>1|5129|5093|RLdh|associacao|NEOSSOLO|LITOLICO|Distro - umbrico||textura argilosa|pedregosa|A proeminente|alico|substrato rochas eruptivas|floresta subtropical subperenifolia|forte ondulado e montanhoso|CAMBISSOLO|HAPLICO|Distrofico|tipico|textura argilosa||A proeminente||substrato de rochas eruptivas|floresta subtropical subperenifolia|forte ondulado e montanhoso||||||||||||RLdh - NEOSSOLO LITOLICO Distro - umbrico|1043.04978801|20603296.9138234
+</br></p></body></html>

tutoriais/Projetos_Git_R.Rmd

@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
-title: "Como criar uma copia local do projeto 'Qgis-Caco' dentro do RStudio"
-author: "CacoQgis Time"
-date: "16/12/2020"
+title: "Como criar uma copia local do projeto 'Assentamento' dentro do RStudio"
+author: "Adenor Vicente Wendling"
+date: "16/12/2021"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,18 +10,27 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
 # Introdução
+"GIT" é é um sistema de "controle de versões distribuído", que é usado para registrar o histórico de edições de qualquer tipo de arquivo (Exemplo: alguns livros digitais são disponibilizados no GitHub e escrito aos poucos publicamente). O Git foi inicialmente projetado e desenvolvido por Linus Torvalds para o desenvolvimento do kernel Linux, mas foi adotado por muitos outros projetos.
+
+A grande vantagem do uso do controlador de versões, é a possibilidade de trabalho conjunto, com diferentes plataformas (linux, windows, mac...), e manter todas as atualizações visíveis, e passíveis de aceitação ou não pelo coordenador do grupo. Além disso, o sistema permite que o projeto (quando público) seja baixado na íntegra para o desktop.
+
+
+Existem inúmeras plataformas que oferecem espaço para hospedagem de projetos em GIT, entre eles, o GITEA ("GIT com um copo de chá"). Alguns softwares possuem em sua estrutura, a possibilidade de utilizar esses controladores de versão diretamente, outros necessitam que os pacotem sejam instalados separadamente. Entre os que vem com o GIT está o RSTUDIO, que é o sofware que está sendo utlizado para produzir este documento.
+
+Para podermos trabalhar com o controle de versões é necessário instalar o sofware "RSTUDIO", e criar uma conta no GITEA que pode ser feito no link <https://git.disroot.org/user/sign_up>. 
+
+Antes da instalação do RSTUDIO, entretanto, é preciso instalar o **R**, seguindo as orientações que constam neste linl <https://www.r-project.org/>. Agora, com o R instalado, o RSTUDIO pode ser instalado, conforme as orientações que constam no link <https://www.rstudio.com/products/rstudio/>
+
+>> Esses sofwares funcionam em windows, linux ou mac, e são livres. 
 
 Depois de instalar o R, criado a conta no Gis/disroot, e com a confirmação de inclusão do grupo de trabalho, é hora de criar o projeto no seu computador, para participar do grupo "Qgis/Caco".
 
 O projeto é um repositório compartilhado que tem uma copia no servidor de [disroot](https://git.disroot.org) e copias locais no computador de cada participante do grupo. A Sincronização de ditas versões do repositório é feita por meio de um software de controle de versões chamado Git.
 
-Git é um sistema de controle de versões que permite a equipes de pessoas trabalhar e
-repositórios compartilhados que são sincronizados.
-
 O processo de realização de copia do repositório se denomina "clonar". Para clonar o
 repositório, siga os seguintes passos.
 
-## Instalando GIT no seu computador
+## Instalando GIT no seu computador (Windows)
 
 Git é um software disponível nos repositórios de sistemas operacionais livres, assim que pode ser instalado como qualquer outro pacote.
 
@@ -31,7 +40,9 @@ Usuários de Windows devem baixar uma versão de  Git específica:
 
 Ficará instalado no seu computador o Git e o Git Bash que será o terminal onde você poderá utilizar Git.
 
-## Criando um projeto no seu Computador
+>> A maioria das versões do linux já vem com o GIT instalado.
+
+## Criando um projeto no seu Computador (Windows e Linux)
 
 Para clonar o repositório, pode ser criado um projeto no RStudio. Ao clonar o repositório, as pessoas têm acesso a todos os arquivos, podem editá-los e enviar mudanças às outras pessoas que estão no projeto.
 
@@ -43,7 +54,8 @@ Dentro do RStudio:
 - Na próxima janela clique em **Git**
 - Depois você insere os dados do link do projeto na linha do repositório:
 
-> https://git.disroot.org/Adenor-W/Qgis_Caco.git
+> https://git.disroot.org/Adenor-W/assentamento.git
+
 
 - E, por último, pode aceitar o nome sugerido para o projeto.
 
@@ -51,13 +63,13 @@ Dentro do RStudio:
 > específica de projetos do R, com caminho fácil de localizar e lembrar. Para isso, clique em
 > "Browse" e escolha o caminho.** (Figura 1)
 
-![Figura 1 - Janela para definir dados do projeto](../imagens/JanelaDadosGit.png)
+![Figura 1 - Janela para definir dados do projeto](../imagens/janelaProjeto.png)
 
 Feito isso, clique em **CreateProject**, e os dados do repositório serão transferidos para seu  computador.
 
 Depois de criado o projeto, a aparência do RStudio, na sua tela, será parecida com a Figura 2.
 
-![Figura 2 - Vista do RStudio após criação de projeto QgisCaco](../imagens/VistaAposAbrirProjeto.png)
+![Figura 2 - Vista do RStudio após criação de projeto QgisCaco](../imagens/VistaAposBaixarProjeto.png)
 
 Feito isso, você poderá usar todas as opções que Git oferece para usar o repositório. Entre elas:
 
@@ -71,7 +83,7 @@ Quando for usar o Git e tentar dar um commit, vai dar um "erro" informando que o
 
 Para quem trabalha com sistemas operacionais livres, você trabalha do terminal que aprece no R.
 
-![Figura 3 - Vista do terminal](../imagens/CAR/terminal.png).
+![Figura 3 - Vista do terminal](../imagens/term.png).
 
 Para quem trabalha em Windows é esse momento que voce usa o Git Bash.
 

tutoriais/Tutorial_4_Calculos_Porcentagem.Rmd

@@ -356,7 +356,7 @@ kable(Declive_c,
 # Calculos com Vetores
 ## Área de Reserva Legal
 Para calcular a área de cada informação vetorial, deve-se seguir os mesmos passos utilizados com os dados Raster, e, ao escolher a ferramenta de cálculo, ao invés de selecionar r.report, se seleciona **v.report**.
-É importante ficar atento e definir um arquivo, com caminho conhecido e extensão tx.t, para permitir sua importanção pelo R.
+É importante ficar atento e definir um arquivo, com caminho conhecido e extensão .txt, para permitir sua importanção pelo R.
 
 ```{r}
 RESERVA <- read_delim("Assentamento/RESERVA.TXT", 
@@ -382,3 +382,21 @@ str(APPs)
 #APPs$area
 ```
 
+
+## Solos
+## Área de Reserva Legal
+Para calcular a área de cada informação vetorial, deve-se seguir os mesmos passos utilizados com os dados Raster, e, ao escolher a ferramenta de cálculo, ao invés de selecionar r.report, se seleciona **v.report**.
+É importante ficar atento e definir um arquivo, com caminho conhecido e extensão .txt, para permitir sua importanção pelo R.
+
+```{r}
+library(readr)
+soloAssts <- read_delim("data/soloAssts.txt", 
+    "|", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
+
+View(soloAssts)
+require(dplyr)
+soloAssts1<-soloAssts%>%
+  mutate(Porcentagem = area/44466284*100)## area somada manualmente
+soloAssts1%>% select(SBCS, area,Porcentagem)
+```
+

tutoriais/Tutorial_5_interpolaçao.Rmd

@@ -29,7 +29,7 @@ O Qgis possui um renderizador de "mapa de calor" que pode ser usado para estiliz
 
 Além disso, vários complementos estão disponíveis para o QGIS, além de sofwares/app para celulares. 
 
-Neste tutorial, a princípios será paresentado o uso método de estimação determinística do inverso do quadrado da distância.
+Neste tutorial, a princípios será apresentado o uso método de estimação determinística do inverso do quadrado da distância.
 
 # Passos para a interpolação
 Existem vários complementeos de interpolação no Qgis: interpolation pelo complemento "**Feature Grid Creator**