Com a crescente adoção da agricultura de precisão, há uma busca por informações mais detalhadas da variabilidade espacial dos solos em escalas que viabilizem um manejo diferenciado da área de produção. Entretanto, o custo das análises de solo é sem dúvida um dos principais entraves para obtenção dessas informações. A adoção do geoprocessamento, utilizando-se o sensoriamento remoto, GPS e sistemas de informações geográficas para caracterização de solos e quantificação de seus atributos, é um desafio que vem sendo buscado por vários pesquisadores por ser uma tecnologia alternativa de avaliação do solo, podendo ser mais barata, rápida e com menor impacto ambiental. Contudo, como qualquer tecnologia de ponta, ela deve ser devidamente testada e ajustada para os mais diversos tipos de solos e regiões. Para tanto, foram escolhidas áreas localizadas na região de São Carlos e Ibaté, São Paulo, tendo os seguintes objetivos: (i) caracterizar o comportamento espectral de solos por sensores terrestre (FieldSpec) e orbital (ASTER); (ii) determinar alterações no comportamento espectral dos solos ao longo de diferentes toposseqüências; (iii) gerar modelos de quantificação de atributos químicos e granulométricos dos solos a partir de sua radiação eletromagnética e (iv) caracterizar os solos da região conforme a altitude e declividade do terreno utilizando-se técnicas de sistema de informações geográficas. Para isso foram coletadas amostras no campo e realizado o mapeamento da área. As amostras foram avaliadas por diferentes sensores e correlacionou-se seus atributos com a reflectância. Desta forma, modelos espectrais de atributos dos solos foram elaborados. O mapa de solos elaborado foi cruzado com informações de declive e altitude para sua caracterização. Verificou-se que os atributos granulométricos e a matéria orgânica possuem uma grande influência no comportamento espectral dos solos. Verificou-se também, que solos localizados em cotas mais elevadas do relevo apresentam maior intensidade de reflectância do que os situados em posições inferiores, devido à variação do material de origem da referida região. As correlações entre os atributos e os dados espectrais do solo indicam uma tendência de aumentar o coeficiente de correlação em maiores comprimentos de onda. Os modelos elaborados para quantificação dos atributos granulométricos resultaram em valores estimados muito próximos dos determinados pelas análises convencionais (argila: R² = 0,69). Em escalas regionais há uma tendência de ocorrência de determinadas classes de solo em altitudes e declividades similares. Na área estudada, por exemplo, o Latossolo Amarelo foi encontrado predominantemente nas cotas mais altas (815-835 m) e em relevo plano (1-3 %). Conclui-se que a partir de informações de declividade e elevação da área, a extrapolação pedológica em locais sem apoio de campo deve ser feita com cautela.

With the increasing in adoption of precision agriculture, there is a need more detailed information about soil spatial variability in order to make possible a better management of crop fields. However, the cost of soil chemical analysis is the most important obstacle to obtain this information. The use of geoprocessing techniques, such as remote sensing, GPS and geographic information system, for soil characterization and quantification of their attributes is a challenge pursued for several researchers because it is an alternative technology for soil evaluation that can be cheaper, faster, and with lower environmental impact. Nevertheless, like any new technology, it must be tested and adjusted with different soil types located in different areas. For this research, two areas were chosen: São Carlos and Ibaté, São Paulo region, with the following objectives: (i) characterize the soil spectral response using terrestrial (FieldSpec) and orbital (ASTER) sensors; (ii) determine the changes on soil spectral response across different toposequences; (iii) generated models to quantify soil chemical and granulometric attributes based on its electromagnetic radiation and (iv) characterize the soil in conformity with altitude and slope using geographic information system techniques. Soil samples were collected and a soil map was developed. Soil samples were analyzed by both sensors and their attributes was correlated with spectral reflectance. Then spectral models were developed to quantify soil attributes. Soil map was crossed with declivity and elevation information for characterization. It was verified that the granulometric and organic matter attributes have a great influence on soil spectral response. It was verified that soils located in higher altitudes presented higher reflectance intensity than those located in lower positions due to the variation on parent material. The correlations between soil attributes and spectral data showed a tendency to increase the correlation coefficient at higher wavelengths. The models elaborated to quantify the granulometric attributes resulted in estimated values very close to the determined by conventional laboratory analysis (clay content: R² = 0.69). In regional scale there is a tendency of some soil classes occur at similar altitudes and slope. For example, the Typic Haplustox was found predominant at higher altitudes (815-835 m) and plan relief (1-3%). It was possible to conclude that based on information about slope and altitudes for this area, the pedologic extrapolation in new areas without field work should be done with caution.