Bolsa 18/21356-1 - Sensoriamento remoto, Ciência de dados - BV FAPESP
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Geotecnologias para o mapeamento de áreas agrícolas do estado de São Paulo

Processo: 18/21356-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
Data de Início da vigência: 10 de janeiro de 2019
Data de Término da vigência: 09 de julho de 2019
Área de conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
Pesquisador responsável:José Alexandre Melo Demattê
Beneficiário:José Lucas Safanelli
Supervisor: Sabine Chabrillat
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Helmholtz Association, Alemanha  
Vinculado à bolsa:16/01597-9 - Pedotransferência por geotecnologias associada à fotopedologia com vistas ao mapeamento pedológico de áreas agrícolas do estado de São Paulo, BP.DD
Assunto(s):Sensoriamento remoto   Ciência de dados   Geoprocessamento   Mapeamento digital   Uso do solo   Solo agrícola
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Ciência de dados | Geoprocessamento | mapeamento digital de solos | Sensoriamento Remoto | sistemas de informação geográficas | Uso e ocupação da terra | Sensoriamento remoto

Resumo

Os mapas de solo são fundamentais para o planejamento e uso correto do solo. Entretanto, menos de 5 por cento do território brasileiro possuem informações detalhadas sobre este recurso natural. A utilização do sensoriamento remoto e do processamento computacional na nuvem podem facilitar o mapeamento de propriedades do solo em resoluções detalhadas, permitindo uma rápida execução do projeto, economizando recursos, que inclusive podem ser adaptados para grandes extensões de área. Por outro lado, ainda existem limitações quanto aquisição de informações da superfície do solo a partir de imagens de satélite. Por conta disso, iremos desenvolver um sistema de processamento baseado em computação na nuvem para avaliar os solos agrícolas do estado de São Paulo, Brasil. Utilizando banco de dados com informações de referência e algoritmos de inteligência artificial, iremos processar imagens multitemporais e calibrar modelos de predição para mapear os atributos argila, areia, matéria orgânica, pH, capacidade de troca de cátions, saturação por bases e teor total de ferro. Os resultados serão utilizados para avaliar como a intensificação agrícola aconteceu em relação a distribuição espacial das propriedades do solo, bem como prever os impactos das condições atuais na sustentabilidade agrícola. O desenvolvimento desse sistema de processamento poderá ser expandido para outras regiões do Brasil e ao redor do planeta, promovendo uma melhor avaliação e planejamento dos solos agrícolas. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SAFANELLI, JOSE LUCAS; MELO DEMATTE, JOSE ALEXANDRE; DOS SANTOS, NATASHA VALADARES; ROSAS, JORGE TADEU FIM; QUINONEZ SILVERO, NELIDA ELIZABET; BONFATTI, BENITO ROBERTO; MENDES, WANDERSON DE SOUSA. Fine-scale soil mapping with Earth Observation data: a multiple geographic level comparison. Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 45, . (16/01597-9, 14/22262-0, 18/21356-1)
SAFANELLI, JOSE LUCAS; CHABRILLAT, SABINE; BEN-DOR, EYAL; DEMATTE, JOSE A. M.. Multispectral Models from Bare Soil Composites for Mapping Topsoil Properties over Europe. REMOTE SENSING, v. 12, n. 9, . (18/21356-1, 16/01597-9)
SAFANELLI, JOSE L.; DEMATTE, JOSE A. M.; CHABRILLAT, SABINE; POPPIEL, RAUL R.; RIZZO, RODNEI; DOTTO, ANDRE C.; SILVERO, NELIDA E. Q.; MENDES, WANDERSON DE S.; BONFATTI, BENITO R.; RUIZ, LUIS F. C.; et al. Leveraging the application of Earth observation data for mapping cropland soils in Brazil. Geoderma, v. 396, . (18/21356-1, 14/22262-0, 16/01597-9)

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