Que informações eu posso obter a partir dos mapas por assim gerados? Até que ponto essas informações são úteis? Qual é a qualidade dessa separação tácita?
 A ideia que apresento agora é que, não basta o conhecimento tácito. É preciso avaliar a qualidade da separação do ambiente. O sucesso do mapa é avaliado pela medida em que podem ser feitas afirmações mais precisas sobre o solo dentro das unidades de mapeamento de mapas anteriores ou da paisagem em geral se não houvesse mapas anteriores. Webster e Beckett (1968) já discutiram isso. Segundo os autores a redução da variância dentro das unidade de mapeamento como uma ferramenta para avaliação da qualidade do mapeamento, trazendo o conceito de pureza das classes. Assim, o usuário medirá o sucesso da pesquisa do solo se as afirmações suficientemente precisas podem ser feitas sobre o solo dentro de cada unidade de mapeamento.
Dentro de um mapa do solo se desejará ver a redução máxima na variância dentro da classe em comparação com a variância dentro das classes de mapeadas. Essa pureza só pode ser alcançada se conseguirmos reduzir a variância dentro das unidades separadas no mapa. Como usurários estamos interessados no quão aplicável a informação da classe é. Webser e Beckett (1968) afirmam que não importa quão grande seja a redução na variação dentro da classe, se a variância não for reduzida o bastante, então o mapa não pode ser usado. Do mesmo modo, se a variação na área não for menor que o limite, então o mapa não é necessário.
Pensando nisso, a abordagem do levantamento deve se adequar a essas condições e define os métodos e as premissas para o levantamento com base nos objetivos do levantamento. Seja via levantamento convencional ou via krigagem, a amostragem deve ser planejada de modo que os objetivos do levantamento sejam alcançados.
Lart e Beckett (1998) falam dessa necessidade de avaliar a qualidade das informações geradas e surge a necessidade de um reconhecimento prévio da área ou levantamento prévio para definir o número de amostras adequado ou qual é a melhor abordagem para mapear as classes ou propriedades do solo, definida pelos autores como um descritor geostatístico da distribuição das classes do solo na paisagem.
Um exemplo usual de pré-amostragem utilizada na ciência é a do no inventário florestal. A partir dele se define estratégias de amostragem e o número de parcelas ou unidades amostrais (n) a serem definidas no inventário florestal definitivo. Nesse contexto, estes chamados inventários pilotos, assumem esse papel de pré-amostragem. Com base na variância de um conjunto preliminar de informações sobre a população, é calculado o “n” ideal para que a estimativa de uma variável x seja mais próxima possível do parâmetro, dentro de um limites de erro tolerado.
Existe essa demanda dentro da ciência do solo. Conhecer a natureza da variabilidade que estudamos, antes de começar a delimitá-la na paisagem. Acredito que esses pontos precisam ser bem compreendidos. Um modo é tão importante quando o outro, cada um em uma função específica. A abordagem utilizada para realizar um levantamento de solos não será definida como certa ou errada. Dela, se produzirá informações que podem vir a ser úteis ou inúteis para uma finalidade de interesse. Por isso é tão importante conhecer a natureza da variável de interesse.
Imagine a variação da profundidade do solum da paisagem como um fenômeno a ser mapeado em uma escala de 1:2000. Como solução para esse problema pontual a utilização da dependência espacial é uma abordagem satisfatória. Agora imagine que a área em questão possui variações geológicas abruptas na paisagem, com uma frequência significativa de afloramentos rochosos, ou seja, existe uma grande variação em distâncias curtas. Passamos a nos referir a um fenômeno cujos limites são abruptos. Nesse cenário, a abordagem geoestatística apresentada anteriormente pode ser ineficaz, pela incapacidade de prever estes limites em relação à escala, dentro da fronteira definida pelo conjunto de dados.
O pesquisador de solo experiente geralmente poderá avaliar a qualidade do seu mapa e se é adequado. Mas a confiança dele pode não ser compartilhada pelo usuário potencial. O ideal seria que ele pudesse dar uma ideia clara do grau do que o seu mapa representa, enquanto o usuário receberá um produto com o nível de informação adequado para fins de previsão. Isto proporcionaria um ganho em informações disponíveis para outros usos, inclusive para mapeamentos mais detalhados.
Conforme a ciência se desenvolve, e são encontrados resultados contrários aos esperados, o paradigma é adaptado a nova realidade ou, quando impossível de conciliar, um novo paradigma é adotado.  
Por fim, a integração entre o conhecimento tácito e os modelos matemáticos na resolução destes problemas poderá ser estimulada, na medida em que, a prática pedagógica da ciência do solo voltar-se para a expressão explicita do paradigma solo-paisagem, com real conceitualização. O grande desafio é colocar esse princípio em prática.