Mapeamento detalhado de indicadores chaves para avaliar a qualidade do solo desde 0 até 100 cm de profundidade em todo o território brasileiro

• Processo: 23/11350-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Pesquisador responsável: José Alexandre Melo Demattê
• Beneficiário: Bruno dos Anjos Bartsch
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/05129-8 - Qualidade dos solos do Brasil via geotecnologias: mapeamento, interpretação e aplicações agrícolas/ambientais: um legado para a sociedade, AP.TEM
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Solos Geotecnologias Carbono no solo Qualidade do solo Mapeamento digital Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | carbono no solo | geotecnologias | Mapeamento digital | qualidade do solo | Sensoriamento Remoto | Sensoriamento Remoto Aplicado a Solos

Resumo

A qualidade dos solos se refere à capacidade do solo de desempenhar serviços essenciais para o homem através do meio ambiente, e essa capacidade integra múltiplos indicadores químicos, físicos e biológicos do solo. Muitas vezes não é fácil determinar esses indicadores em grandes extensões de terra, isso dificulta a construção de mapas de qualidade do solo em grandes áreas. No entanto, uma das formas de se obter esses indicadores, é com uso de funções de pedotransferência, fazendo uso de atributos do solo de fácil aquisição como teor de argila, teor de carbono orgânico e teor de óxidos totais. Novas metodologias baseadas no uso de sensoriamento remoto e algoritmos de aprendizado de máquinas estão auxiliando na construção de mapas de atributos do solo com incertezas minimizadas e com elevado nível de detalhamento.Portanto, o objetivo desse projeto será realizar mapeamento digital detalhado de indicadores chaves para avaliar a qualidade do solo entre 0 e 100 cm de profundidade para todo o Brasil, usando dados adquiridos via sensoriamento remoto e campo, modelados por algoritmos de aprendizado de máquinas. Dessa forma, a proposta dessa bolsa de pós-doutorado é composta por quatro etapas que visam atender esse objetivo, sendo elas, etapa 1, onde os conjuntos de dadosserão organizados e filtrados para os posteriores processamentos, na etapa 2 os atributos do solo serão modelados a partir de imagens multiespectrais e atributos do terreno utilizando algoritmo de aprendizado de máquinas Random Forest , na etapa 3 e 4 os indicadores serão espacializados via função de pedotranferência e técnicas de geoestatistica. Ao fim deste projeto espera-se que os mapas dos indicadores chaves para avaliação da qualidade do solo sejam gerados em uma escala nacional, com níveis de incertezas minimizados e com resolução espacial de 30 m, em diferentes profundidades (0-100 cm). (AU)

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)

BARTSCH, BRUNO DOS ANJOS; ROSIN, NICOLAS AUGUSTO; ROSAS, JORGE TADEU FIM; POPPIEL, RAUL ROBERTO; MAKINO, FERNANDO YUTARO; VOGEL, LETICIA GUADAGNIN; NOVAIS, JEAN JESUS MACEDO; FALCIONI, RENAN; ALVES, MARCELO RODRIGO; DEMATTE, JOSE A. M.. Space-time mapping of soil organic carbon through remote sensing and machine learning. SOIL & TILLAGE RESEARCH, v. 248, p. 14-pg., 2024-12-24. (22/13995-0, 23/11350-4)