10.60502/SoilData/HOIDT7Horst, Taciara ZborowskiTaciara ZborowskiHorst0000-0002-1135-028XUniversidade Tecnológica Federal do ParanáMendonça-Santos, Maria de LourdesMaria de LourdesMendonça-Santos0000-0001-5424-5028Embrapa SolosJean Michel Moura-BuenoJean MichelMoura-Bueno0000-0002-7240-3728Universidade Federal de Santa MariaSamuel-Rosa, AlessandroAlessandroSamuel-Rosa0000-0003-0877-1320Universidade Tecnológica Federal do ParanáPretto, Ana CarolineAna CarolinePretto0009-0008-1035-6242Universidade Tecnológica Federal do ParanáSoilData2025Agricultural SciencesEarth and Environmental SciencesGranulometriaPedometriaPretto, Ana CarolineAna CarolinePrettoUniversidade Tecnológica Federal do Paraná2025-08-082025-08-088297172676text/comma-separated-valuestext/tab-separated-values1.0CC BY 4.0O conjunto de dados amostrais de solo aqui disponibilizado está associado ao capítulo “Mapeamento Digital de Solos do Maranhão: fundamentos, boas práticas e exemplos de mapeamento de classes e atributos” do livro "Solos do Maranhão – Gênese, classificação e pedometria". Ele é formado por perfis georreferenciados do repositório SoilData (1973–2024) e por pseudoamostragens obtidas a partir do mapa de solos do Maranhão, na escala 1:1.000.000 (Embrapa, 1986). <p> <p> Esses dados foram utilizados em dois exercícios principais. O primeiro consistiu no mapeamento da granulometria, a partir de 489 pontos com teores de areia, silte e argila (0–30 cm de profundidade). Os valores foram convertidos em razões logarítmicas (log_clay_sand e log_silt_sand) no uso de dados composicionais na modelagem. Empregou-se o algoritmo Random Forest, utilizando covariáveis ambientais derivadas do modelo SCORPAN (relevo, clima, vegetação, geologia, entre outros). O resultado foi um mapa estático das frações granulométricas, com resolução espacial de 30 m, acompanhado de mapas de incerteza, representados pelo desvio padrão. <p> - Planilha 'granulometria_amostras.tab' </p> <p> Esta planilha contém dados granulométricos (areia, silte e argila). Cada registro inclui valores percentuais de argila (clay), silte (silt) e areia (sand), além de transformações logarítmicas das relações entre essas frações (log_clay_sand e log_silt_sand). As amostras são identificadas por um código único (id) e suas coordenadas seguem o formato de latitude e longitude em graus decimais. Esses dados foram extraídos do repositório SoilData e ajustados para a região do Maranhão. </p> <p> O segundo exercício abordou o mapeamento de classes de solo, com 364 observações (209 perfis e 155 pseudoamostras) distribuídas em 11 classes no 2º nível categórico do SiBCS. Também foi utilizado o algoritmo Random Forest, com covariáveis semelhantes às do mapeamento da granulometria. O produto final foi um mapa de classes de solo com resolução de 30 m e acurácia global de 56%. <p> <p> - Planilha 'classe_de_solo_amostras.csv' </p> <p> Esta planilha reúne informações taxonômicas de solos do Maranhão. As amostras são categorizadas como Perfil-campo (dados coletados em campo) ou pseudoponto_mapa_solo (pontos gerados a partir de mapas existentes). Cada registro contém coordenadas (coord_x, coord_y) que seguem o formato de latitude e longitude em graus decimais, código da classe de solo (id_classe_solo), fonte dos dados (fonte_dos_dados), descrição da localização (coord_descricao), método de coleta (observação_metodo), além de classificações taxonômicas (taxon_sibcs_1999) e (taxon_sibcs_2018). Alguns registros também incluem dados sobre geologia (geologia_litologia) e uso atual da terra (uso_terra). <p>