Potencializando a aplicação de dados de observação da Terra para o mapeamento e monitoramento de solos agrícolas

Autor(es)

José Lucas Safanelli

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Piracicaba.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALA/BC)
• Data de defesa: 2020-08-28

Membros da banca

Jose Alexandre Melo Dematte; Alexandre Ten Caten; Ricardo Simão Diniz Dalmolin

• Orientador: Jose Alexandre Melo Dematte

Resumo

O uso e desenvolvimento sustentável de terras agrícolas requer o monitoramento contínuo e a promoção de boas práticas que preservam a qualidade do solo e o proporcionem suas diversas funções. Como a qualidade e o funcionamento do solo pode ser afetado por diversos fatores e intervenções, as quais resultam em mudanças nas escalas temporal e espacial, os sistemas de observação da Terra (OT) tornam-se uma alternativa atrativa de monitoramento devido à capacidade de fornecer dados em tempo hábil, cobrindo grandes áreas geográficas, e revisitando o mesmo lugar na Terra em curtos períodos de tempo. Além disso, como a disponibilidade de informações detalhadas sobre solos de terras agrícolas ainda é um desafio na maioria dos países, e a literatura recente tem apoiado a proposição de que as coleções de dados de OT é uma fonte valiosa para estudos ambientais, este estudo teve como objetivo explorar as coleções de imagens de satélite para o mapeamento e monitoramento de solos agrícolas em grandes extensões geográficas. Para isso, desenvolvemos as rotinas de processamento de grande volume de dados OT em uma plataforma de alto desempenho baseada na nuvem. Com a combinação de recursos extraídos de dados de OT, informações legadas de solo, e algoritmos de aprendizado de máquina, realizamos o mapeamento de média resolução de solos agrícolas sobre as extensões geográficas da Europa e do Brasil. Demonstramos neste estudo que a coleção de imagens do Landsat é uma fonte valiosa para extrair recursos espectrais úteis para o mapeamento e monitoramento solos agrícolas. Imagens de solo exposto, baseados no valor mediano de 37 anos de imagens Landsat, permitiu a predição do teor de argila e carbonatos de cálcio com desempenho moderado no continente Europeu. Além disso, usando o Google Earth Engine, desenvolvemos e disponibilizamos publicamente um pacote para calcular atributos de terreno personalizados para diferentes resoluções espaciais, a qual pode ser explorada em estudos globais. Este pacote também foi particularmente importante para preparar informações adicionais para o mapeamento de solos agrícolas no Brasil. As características extraídas dos dados de OT permitiram a predição de argila, areia, conteúdo de carbono orgânico do solo (COS) e estoque de COS com acurácia satisfatória em solos agrícolas do território brasileiro. Com os mapas resultantes, conseguimos estimar o estoque total de SOC e identificar alguns aspectos relacionados à distribuição dos atributos do solo nas principais regiões agrícolas. Portanto, este estudo apoia a proposição de que dados de OT são uma fonte valiosa para extrair características da paisagem úteis ao mapeamento e monitoramento de solos agrícolas com resoluções mais precisas, auxiliando na avaliação da distribuição espacial do solo e no entendimento da expansão histórica da agricultura no Brasil e Europa. (AU)

• Processo FAPESP: 16/01597-9 - Pedotransferência por geotecnologias associada à fotopedologia com vistas ao mapeamento pedológico de áreas agrícolas do estado de São Paulo
• Beneficiário: José Lucas Safanelli
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto