# Um perfil real do A ao Z (estilo Embrapa, em portugues)

## Introducao

Esta vinheta acompanha um unico perfil de solo do Brasil tropical desde os dados brutos de campo + laboratorio ate as tres classificacoes paralelas (SiBCS 5a edicao, WRB 2022, USDA Soil Taxonomy 13a edicao), passando por:

1. construcao do `PedonRecord` no formato canonico do soilKey;
2. inspecao dos diagnosticos disparados (B textural, atividade da argila, V%);
3. classificacao tripla com explicacao do trace;
4. relatorio HTML pronto para entregar a um colega ou aluno;
5. (opcional) cruzamento com o priore espacial do MapBiomas Solos v0.9.48.

O objetivo e dar ao agronomo / pedologo brasileiro um caminho reproduzivel e em portugues, no estilo dos boletins da Embrapa Solos. Todo o codigo abaixo roda sem dependencia externa pesada (nem rede, nem ESDB, nem OSSL); a etapa final do MapBiomas e opcional e exige um raster baixado.

## O perfil: Argissolo Vermelho-Amarelo distrofico tipico

Adaptado do Levantamento Reconhecimento dos Solos do Estado do Rio de Janeiro (Embrapa, 2003), perfil RJ-1 da regiao de Itaguai. Coordenadas aproximadas: 22.86 S, 43.78 W. Material de origem: sedimentos argilosos do Terciario.

    horizontes <- data.table::data.table(
      top_cm                = c(0,    20,   55,   115,  170),
      bottom_cm             = c(20,   55,   115,  170,  220),
      designation           = c("A",  "AB", "Bt1","Bt2","BC"),
      munsell_hue_moist     = c("10YR","7.5YR","5YR","2.5YR","2.5YR"),
      munsell_value_moist   = c(4,     4,     4,     3,     3),
      munsell_chroma_moist  = c(3,     5,     6,     6,     6),
      structure_grade       = c("moderate", "moderate",
                                  "strong", "strong", "moderate"),
      structure_type        = c("granular", "subangular blocky",
                                  "subangular blocky",
                                  "subangular blocky",
                                  "subangular blocky"),
      clay_films_amount     = c(NA, "few", "common", "common", "few"),
      clay_pct              = c(18,   28,   45,   42,   38),
      silt_pct              = c(30,   25,   20,   22,   24),
      sand_pct              = c(52,   47,   35,   36,   38),
      ph_h2o                = c(5.5,  5.3,  5.0,  5.0,  5.1),
      ph_kcl                = c(4.4,  4.3,  4.1,  4.1,  4.2),
      oc_pct                = c(1.5,  0.6,  0.3,  0.2,  0.2),
      cec_cmol              = c(8.0,  6.0,  5.5,  4.5,  4.0),
      bs_pct                = c(35,   25,   20,   18,   20),   # V baixa -> distrofico
      al_cmol               = c(0.5,  0.8,  1.2,  1.5,  1.4),
      ca_cmol               = c(2.0,  1.4,  1.0,  0.7,  0.7),
      mg_cmol               = c(0.6,  0.4,  0.3,  0.2,  0.2),
      k_cmol                = c(0.10, 0.06, 0.04, 0.03, 0.03),
      na_cmol               = c(0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02),
      bulk_density_g_cm3    = c(1.30, 1.40, 1.45, 1.45, 1.42)
    )
    horizontes <- soilKey:::ensure_horizon_schema(horizontes)
    str(horizontes[, .(designation, top_cm, bottom_cm, ph_h2o, clay_pct, bs_pct)])
    #> Classes 'data.table' and 'data.frame':   5 obs. of  6 variables:
    #>  $ designation: chr  "A" "AB" "Bt1" "Bt2" ...
    #>  $ top_cm     : num  0 20 55 115 170
    #>  $ bottom_cm  : num  20 55 115 170 220
    #>  $ ph_h2o     : num  5.5 5.3 5 5 5.1
    #>  $ clay_pct   : num  18 28 45 42 38
    #>  $ bs_pct     : num  35 25 20 18 20
    #>  - attr(*, ".internal.selfref")=<pointer: 0xbacc0bee0>

Construindo o `PedonRecord` (R6 com `site` + `horizons`):

    perfil <- PedonRecord$new(
      site = list(
        id        = "RJ-1-Itaguai",
        lat       = -22.86,
        lon       = -43.78,
        country   = "BR",
        state     = "RJ",
        municipality = "Itaguai",
        parent_material = "sedimentos argilosos do Terciario",
        survey_year = 2003,
        reference_source = "Embrapa Solos (2003) - Levantamento RJ"
      ),
      horizons = horizontes
    )
    perfil
    #>
    #> ── PedonRecord ──
    #>
    #> Site: id=RJ-1-Itaguai | (-22.8600, -43.7800) | BR | on sedimentos argilosos do
    #> Terciario
    #> Horizons (5):
    #> 1) A 0-20 cm clay=18.0 silt=30.0 sand=52.0 CEC=8.0 pH=5.5 OC=1.5
    #> 2) AB 20-55 cm clay=28.0 silt=25.0 sand=47.0 CEC=6.0 pH=5.3 OC=0.6
    #> 3) Bt1 55-115 cm clay=45.0 silt=20.0 sand=35.0 CEC=5.5 pH=5.0 OC=0.3
    #> 4) Bt2 115-170 cm clay=42.0 silt=22.0 sand=36.0 CEC=4.5 pH=5.0 OC=0.2
    #> 5) BC 170-220 cm clay=38.0 silt=24.0 sand=38.0 CEC=4.0 pH=5.1 OC=0.2

## Diagnosticos manuais (sanity check)

Antes de chamar a chave completa, vale rodar os predicados-chave para sentir o perfil. Isso e equivalente ao trabalho do classificador humano antes de aplicar a chave:

    # B textural (SiBCS Cap 5 / WRB argic): gradiente de argila
    bt   <- soilKey::B_textural(perfil)
    arg  <- soilKey::argic(perfil)
    cat("B_textural (SiBCS):", bt$passed,
        "  argic (WRB):",     arg$passed, "\n")
    #> B_textural (SiBCS): TRUE   argic (WRB): TRUE

    # Atividade da argila (SiBCS Cap 5)
    ta <- soilKey:::atividade_argila_alta(perfil)
    cat("atividade_argila_alta:", ta$passed, "\n")
    #> atividade_argila_alta: FALSE

    # Saturacao por bases (V%) -- distrofico se V < 50
    distr <- soilKey::distrofico(perfil)
    cat("distrofico:", distr$passed, "\n")
    #> distrofico: TRUE

Os tres devem disparar `TRUE` para um Argissolo distrofico tipico.

## Tres classificacoes paralelas

A funcao `classify_all()` corre os tres sistemas e devolve um `ClassificationResult` por sistema:

    res <- soilKey::classify_all(perfil, on_missing = "silent")
    names(res)
    #> [1] "wrb"     "sibcs"   "usda"    "summary"

### SiBCS 5a edicao

    print(res$sibcs)
    #>
    #> ── ClassificationResult (SiBCS 5a edicao) ──
    #>
    #> Name: Argissolos Vermelhos Distroficos tipicos, argilosa, moderado, Tmob
    #> RSG/Order: Argissolos
    #> Evidence grade: A
    #>
    #> ── Ambiguities
    #> - V: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): slickensides
    #> - E: Indeterminate -- missing 2 attribute(s): al_ox_pct, fe_ox_pct
    #> - G: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): redoximorphic_features_pct
    #> - F: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): plinthite_pct
    #>
    #> ── Missing data that would refine result
    #> slickensides, al_ox_pct, fe_ox_pct, redoximorphic_features_pct, plinthite_pct
    #>
    #> ── Key trace
    #> (10 RSGs tested before assignment)
    #> 1. ??  -- NA
    #> 2. ??  -- NA
    #> 3. PV Argissolos Vermelhos -- NA
    #> 4. ??  -- NA
    #> 5. PVd Argissolos Vermelhos Distroficos -- NA
    #> 6. ??  -- NA
    #> 7. PVdTp Argissolos Vermelhos Distroficos tipicos -- NA
    #> 8. ??  -- NA

A descida vai do nivel da Ordem (`Argissolos`) ate o Subgrupo, passando pelos discriminantes:

- Matiz Munsell em B (`5YR` / `2.5YR`) -> Subordem Vermelho-Amarelo
- V% baixa em B -> Grande Grupo Distrofico
- Atividade da argila baixa, sem cerosidade forte -> Subgrupo tipico

### WRB 2022

    print(res$wrb)
    #>
    #> ── ClassificationResult (WRB 2022) ──
    #>
    #> Name: Ferralic Cutanic Acrisol (Clayic, Loamic, Eutric, Ochric, Profondic,
    #> Rhodic, Rubic)
    #> RSG/Order: Acrisols
    #> Qualifiers: Ferralic, Cutanic, Clayic, Loamic, Eutric, Ochric, Profondic,
    #> Rhodic, Rubic, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, top_cm, bottom_cm, FALSE, top_cm,
    #> bottom_cm, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, plinthite_pct, FALSE, plinthite_pct,
    #> FALSE, plinthite_pct, TRUE, FALSE, redoximorphic_features_pct, FALSE,
    #> redoximorphic_features_pct, FALSE, al_ox_pct, fe_ox_pct,
    #> phosphate_retention_pct, volcanic_glass_pct, FALSE, volcanic_glass_pct, FALSE,
    #> slickensides, TRUE, FALSE, FALSE, coarse_fragments_pct, FALSE, FALSE,
    #> p_mehlich3_mg_kg, FALSE, p_mehlich3_mg_kg, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE,
    #> TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE,
    #> FALSE, coarse_fragments_pct, FALSE
    #> Evidence grade: A
    #>
    #> ── Ambiguities
    #> - AT: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): p_mehlich3_mg_kg
    #> - TC: Indeterminate -- missing 3 attribute(s): artefacts_pct,
    #> geomembrane_present, technic_hardmaterial_pct
    #> - CR: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): permafrost_temp_C
    #> - LP: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): coarse_fragments_pct
    #> - VR: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): slickensides
    #> - SC: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): ec_dS_m
    #> - PZ: Indeterminate -- missing 2 attribute(s): al_ox_pct, fe_ox_pct
    #> - PT: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): plinthite_pct
    #> - ST: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): redoximorphic_features_pct
    #> - DU: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): duripan_pct
    #> - GY: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): caso4_pct
    #> - CL: Indeterminate -- missing 1 attribute(s): caco3_pct
    #>
    #> ── Missing data that would refine result
    #> p_mehlich3_mg_kg, artefacts_pct, geomembrane_present, technic_hardmaterial_pct,
    #> permafrost_temp_C, coarse_fragments_pct, slickensides, ec_dS_m,
    #> redoximorphic_features_pct, al_ox_pct, fe_ox_pct, phosphate_retention_pct,
    #> volcanic_glass_pct, plinthite_pct, top_cm, bottom_cm, duripan_pct, caso4_pct,
    #> caco3_pct
    #>
    #> ── Key trace
    #> (25 RSGs tested before assignment)
    #> 1. HS Histosols -- failed
    #> 2. AT Anthrosols -- NA (1 attrs missing)
    #> 3. TC Technosols -- NA (3 attrs missing)
    #> 4. CR Cryosols -- NA (1 attrs missing)
    #> 5. LP Leptosols -- NA (1 attrs missing)
    #> 6. SN Solonetz -- failed
    #> 7. VR Vertisols -- NA (1 attrs missing)
    #> 8. SC Solonchaks -- NA (1 attrs missing)
    #> 9. GL Gleysols -- failed (1 attrs missing)
    #> 10. AN Andosols -- failed (4 attrs missing)
    #> 11. PZ Podzols -- NA (2 attrs missing)
    #> 12. PT Plinthosols -- NA (1 attrs missing)
    #> 13. PL Planosols -- failed
    #> 14. ST Stagnosols -- NA (1 attrs missing)
    #> 15. NT Nitisols -- failed
    #> 16. FR Ferralsols -- failed
    #> 17. CH Chernozems -- failed (2 attrs missing)
    #> 18. KS Kastanozems -- failed (2 attrs missing)
    #> 19. PH Phaeozems -- failed (2 attrs missing)
    #> 20. UM Umbrisols -- failed
    #> 21. DU Durisols -- NA (1 attrs missing)
    #> 22. GY Gypsisols -- NA (1 attrs missing)
    #> 23. CL Calcisols -- NA (1 attrs missing)
    #> 24. RT Retisols -- failed
    #> 25. AC Acrisols -- PASSED

WRB devolve o RSG mais qualificadores (em ordem canonica): Acrisol Dystric Cutanic (caracter argico + V baixa + presenca de revestimentos argilosos).

### USDA Soil Taxonomy 13a edicao

    print(res$usda)
    #>
    #> ── ClassificationResult (USDA Soil Taxonomy) ──
    #>
    #> Name: Rhodic Kandiudults
    #> RSG/Order: Ultisols
    #> Evidence grade: A
    #>
    #> ── Missing data that would refine result
    #> permafrost_temp_C, al_ox_pct, fe_ox_pct, phosphate_retention_pct, slickensides,
    #> site$soil_moisture_regime
    #>
    #> ── Key trace
    #> (9 RSGs tested before assignment)
    #> 1. ??  -- NA
    #> 2. ??  -- NA
    #> 3. HC Udults -- NA
    #> 4. ??  -- NA
    #> 5. HCC Kandiudults -- NA
    #> 6. ??  -- NA
    #> 7. HCCP Rhodic Kandiudults -- NA

USDA-ST devolve a ordem (ate o nivel atualmente disponivel): Ultisol (B argilico + saturacao por bases baixa em todo o solum).

## Comparacao cross-system

    data.frame(
      Sistema  = c("SiBCS 5a", "WRB 2022", "USDA-ST 13a"),
      Classe   = c(res$sibcs$name, res$wrb$name, res$usda$name),
      EvidGrade = c(res$sibcs$evidence_grade %||% NA,
                      res$wrb$evidence_grade   %||% NA,
                      res$usda$evidence_grade  %||% NA)
    )
    #>       Sistema
    #> 1    SiBCS 5a
    #> 2    WRB 2022
    #> 3 USDA-ST 13a
    #>                                                                                Classe
    #> 1                  Argissolos Vermelhos Distroficos tipicos, argilosa, moderado, Tmob
    #> 2 Ferralic Cutanic Acrisol (Clayic, Loamic, Eutric, Ochric, Profondic, Rhodic, Rubic)
    #> 3                                                                  Rhodic Kandiudults
    #>   EvidGrade
    #> 1         A
    #> 2         A
    #> 3         A

Esses tres rotulos sao complementares, nao competidores. O SiBCS captura nuance brasileira (Distrofico, Tb, presenca/ausencia de cerosidade); o WRB captura o consenso internacional (Acrisol); o USDA-ST encaixa no esquema norte-americano (Ultisol). Todos os tres apontam para a mesma realidade: um solo argico, acido, baixa em bases, vermelho-amarelo.

## Relatorio HTML

    res$sibcs$report(
      file  = "perfil_RJ1.html",
      format = "html",
      pedon = perfil
    )
    # Ou, para os tres sistemas em um arquivo:
    soilKey::report(
      list(res$sibcs, res$wrb, res$usda),
      file  = "perfil_RJ1_triplo.html",
      format = "html",
      pedon = perfil
    )

O HTML carrega: nome canonico em cada sistema, qualificadores, evidencia grade, trace dos predicados, ambiguidades, atributos faltantes, e os horizontes formatados estilo planilha de boletim.

## Cruzamento com priore espacial (opcional)

Se voce baixou o raster nacional do MapBiomas Solos Colecao 2 (30 m, classes SiBCS, 2023+), pode cruzar a coordenada do perfil com o mapa para verificar consistencia:

    sibcs_no_mapa <- soilKey::lookup_mapbiomas_solos(
      coords      = c(perfil$site$lon, perfil$site$lat),
      raster_path = "soil_data/mapbiomas/mapbiomas_solos_30m_2023.tif",
      legend      = data.frame(
        value      = c(3),
        class_name = c("Argissolo Vermelho-Amarelo")
      )
    )
    sibcs_no_mapa
    #> [1] "Argissolo Vermelho-Amarelo"

Concordancia entre o classificador e o mapa nacional aumenta a confianca. Discordancia (ex.: classificador diz Argissolo, mapa diz Latossolo) e um sinal de revisao – o pedologo decide qual fonte e mais confiavel para o caso.

## Cruzamento com SoilGrids 250m (global)

Para qualquer coordenada do mundo, `lookup_soilgrids()` (v0.9.48) le direto do endpoint COG da ISRIC sem download:

    ph_topsoil <- soilKey::lookup_soilgrids(
      coords   = c(perfil$site$lon, perfil$site$lat),
      property = "phh2o",  depth = "0-5cm", quantile = "mean"
    )
    clay_subsoil <- soilKey::lookup_soilgrids(
      coords   = c(perfil$site$lon, perfil$site$lat),
      property = "clay",   depth = "30-60cm", quantile = "mean"
    )
    cat("SoilGrids pH (0-5cm):", ph_topsoil,
        " | clay subsoil (30-60cm):", clay_subsoil, "%\n")

## Resumo

Etapa | Funcao | Onde
--- | --- | ---
Construir o perfil | `PedonRecord$new()` | R
Diagnosticos manuais | `B_textural()`, `argic()`, `distrofico()`, … | R
Tres classificacoes | `classify_all()` | R
Relatorio | `res$sibcs$report()` ou `soilKey::report()` | R
Munsell de espectros | `predict_munsell_from_spectra()` (v0.9.47) | R
Quimica de espectros | `predict_from_spectra()` (v0.9.46) | R
Cruzamento Brasil | `lookup_mapbiomas_solos()` (v0.9.48) | R + GeoTIFF
Cruzamento global | `lookup_soilgrids()` (v0.9.48) | R + HTTPS
Cruzamento Europa | `lookup_esdb()` (v0.9.44) | R + GeoTIFF
App interativo | `run_classify_app()` | Shiny

Esse e o caminho reproduzivel que o pacote oferece: o pedologo chega com horizontes + cores Munsell + analises de laboratorio, roda um comando (`classify_all()`), e recebe os tres rotulos junto com o trace explicando exatamente quais diagnosticos dispararam em cada sistema. Em ~10 linhas de R.