Pedotransferência e espectrotransferência aplicadas ao carbono orgânico do solo em escala nacional com machine learning

• Processo: 25/17418-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Pesquisador responsável: Carlos Eduardo Pellegrino Cerri
• Beneficiário: Lucas Baesteiro Caldeira
• 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): Espectroscopia de reflectância Mapeamento digital Espectroscopia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado supervisionado | Combustão seca | Espectroscopia de reflectância | Mapeamento digital | Walkley-Black | Espectroscopia

Resumo

O carbono orgânico do solo (COS) é um componente-chave da matéria orgânica e desempenha papel central no ciclo global do carbono, sendo suaquantificação essencial para estimativas de sequestro, qualidade do solo e formulação de políticas sustentáveis. No Brasil, a maioria dos dados disponíveis foi obtida pelo método deWalkley-Black, que subestima os teores reais de carbono em razão de sua baixaeficiência oxidativa. A combustão seca, embora mais precisa e ambientalmente segura, é limitada por seu custo, o que dificulta sua aplicação em larga escala. Esteprojeto propõe a sistematização da base nacional de COS organizada pelo grupo GeoCiS (USP/ESALQ), integrando dados de combustão seca, Walkley-Black e espectros VIS-NIR/MIR, com o objetivo de desenvolver funções de pedotransferência e espectrotransferência que permitam converter valores WB em equivalentes por combustão seca com alta precisão. Serão utilizadas técnicas deaprendizado de máquina para ajuste e validação dos modelos, além de métodos de agrupamento e detecção de outliers para identificar amostras com baixarepresentatividade e orientar futuras análises laboratoriais. A proposta é inédita por sua abrangência nacional, uso de dados espectrais integrados e aplicação de algoritmos modernos, oferecendo base metodológica sólida para padronização dos dados de carbono e subsidiando futuras etapas de mapeamento digital de altaresolução. Os resultados serão disseminados por meio de publicações científicas, eventos técnicos e materiais digitais acessíveis, contribuindo com iniciativas estratégicas como o projeto temático CCarbon e fortalecendo a capacidade nacionalde monitoramento do carbono no solo em alinhamento com agendas ambientais globais. (AU)