O conhecimento dos atributos do solo e de sua variabilidade espacial são essenciais para a aplicação de um manejo racional, promovendo altas produtividades e baixo impacto ambiental. Dentre as informações mais utilizadas para o planejamento e tomadas de decisão na atividade agrícola, observa-se o mapa pedológico. Este indica de maneira simplificada uma série de atributos, tais como a textura, as condições químicas e a morfologia. Em contrapartida, estes mapas são escassos, desatualizados ou mesmo apresentam-se em escala inadequada, resultando em um entrave no desenvolvimento agrícola sustentável. Desta forma, surge a necessidade de ferramentas que auxiliem no processo de levantamento e mapeamento de solos, reduzindo custos e tempo de execução. Duas técnicas capazes de atenuar tal problemática são a espectroscopia de reflectância e o mapeamento digital de solos. Diversos trabalhos indicam o potencial das curvas espectrais para determinar atributos como teor de argila e carbono, no entanto, há carência de estudos avaliando relações entre classes taxonômicas e o comportamento espectral. Da mesma forma, não se encontra na literatura pesquisas que conciliaram o mapeamento digital de solos e o espectro eletromagnético. Sendo assim, este trabalho foi desenvolvido visando responder os seguintes questionamentos: (a) Existe correlação entre atributos do solo e o comportamento espectral para as amostras estudadas?; (b) Teriam as curvas espectrais padrões específicos para diferentes classes taxonômicas? (c) Seria possível distinguir diferentes classes de solo utilizando técnica de classificação numérica de perfis e dados de reflectância? (d) Seria possível estabelecer limites de solo em topossequências utilizando somente curvas espectrais e métodos estatísticos? (e) O processo de mapeamento digital de solos é capaz de produzir mapas semelhantes aos obtidos por metodologia convencional?

The knowledge of the spatial distribution of soils is important for crop management, providing a high productivity and less environmental impact. The soil map is one of the most important information used for planning or to make a decision in agriculture. It is a simply way to acquire information about soil attributes, such as texture, morphology and chemical conditions. However, the existent soil maps are outdated or present an inadequate scale. This issue is an obstacle to sustainable agricultural development. Due to this, arises the need for tools to help the process of surveying and mapping of soils, reducing costs and time. Two techniques that could help to mitigate such problems are reflectance spectroscopy and digital soil mapping. Several studies indicate the potential of spectral curves to determine attributes such as clay and carbon, however there are few studies evaluating the relationships between taxonomic classes and soil spectral behavior. Also, there is not many works evaluating the use of soil spectra in digital soil mapping. Thus, this study attempts to answer the following questions: (a) Is there any correlation between soil properties and spectral behavior of the studied samples? (B) Would the spectral curves have specific features for different taxonomic classes? (C) Is It possible to distinguish different soils using a profile numerical classification technique and reflectance data? (D) Is it possible to establish boundaries on soil toposequences using only spectral curves and statistical methods? (E) Is digital soil mapping able to produce similar maps to those obtained by conventional methods?