| 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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