Sinergia entre mapeamento digital do solo e modelagem de carbono do solo: mudanças em escalas regionais/nacionais

• Processo: 25/00502-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Pesquisador responsável: Carlos Eduardo Pellegrino Cerri
• Beneficiário: Matheus Carraco Cardoso
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/10573-4 - Centro de Pesquisa de Carbono em Agricultura Tropical (CCARBON), AP.CEPID
• Assunto(s): Aprendizado computacional Sensoriamento remoto Satélites
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: machine learning | pedometry | Remote Sensing | satellite | Soil Carbon Sequestration | Ciência do Solo

Resumo

O solo tem demonstrado sua capacidade de fornecer bens e benefícios para a humanidade. No entanto, o manejo insustentável, aliado à baixa importância dada aos solos, está promovendo sua degradação acelerada, comprometendo a provisão de serviços ecossistêmicos essenciais. Entre as várias funções do solo está o sequestro de carbono orgânico (SOC-seq). O estoque de carbono nos solos é mais de duas vezes maior do que o encontrado na atmosfera e na vegetação, sendo considerado o maior reservatório de carbono em nosso planeta. O carbono armazenado é um produto da mineralização do carbono orgânico e, portanto, contribui para a redução de gases de efeito estufa na atmosfera. Atualmente, o potencial de SOC-seq das terras agrícolas existentes no mundo não é completamente conhecido. Alguns caminhos já foram indicados por Padarian et al., 2021, mas é necessário um melhor entendimento dos fenômenos que ocorrem no solo, como mencionado na carta de resposta de Baveye, 2021 ao trabalho citado anteriormente. Assim, os objetivos deste trabalho são avaliar a sinergia entre o modelo DayCent e as técnicas de Sensoriamento Remoto (SR) e Mapeamento Digital de Solos (MDS) para a compreensão espacial/temporal do potencial de SOC-seq em áreas agrícolas brasileiras. Conjuntos de dados robustos obtidos por meio das técnicas de SR e MDS serão utilizados para a criação de mapas. Será realizada uma validação com dados reais de campo e mapas legados da área de estudo. Espera-se que os resultados desta pesquisa contribuam para um melhor manejo do solo. Todos os resultados da pesquisa serão disseminados em diferentes mídias e disponibilizados como produtos para a comunidade.