Título:	Pedometric mapping of key topsoil and subsoil attributes using proximal and remote sensing in midwest Brazil
Autor(es):	Poppiel, Raúl Roberto
Orientador(es):	Lacerda, Marilusa Pinto Coelho
Coorientador(es):	Demattê, José Alexandre Melo
Assunto:	Ciência do solo Mineração de dados Aprendizado de máquina
Data de defesa:	3-Mar-2020
Referência:	POPPIEL, Raúl Roberto. Pedometric mapping of key topsoil and subsoil attributes using proximal and remote sensing in midwest Brazil. 2020. 114 f. il. Tese (Doutorado em Comunicação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.
Resumo em outro idioma:	A região Centro-Oeste do Brasil tem a maior e mais recente fronteira agrícola do país, onde atualmente não há informações detalhadas sobre o solo para apoiar a intensificação do uso do solo. A produção de mapas de solo digitais de grandes extensões é intensiva em recursos. O principal objetivo desta pesquisa foi usar técnicas pedométricas acopladas a dados de sensoriamento proximal e remoto para produzir mapas digitais com resolução de 30 m dos principais atributos do solo em superfície e subsuperfície para 850.000 km2 do Centro-Oeste do Brasil. Para mapear os principais atributos do solo, utilizamos covariáveis multi-resolução baseados em dados de observações da Terra: produzimos imagens compostas de refletância do solo exposto e de refletância da vegetação natural potencial usando séries temporais Landsat, que foram acoplados com atributos do terreno, variáveis geológicas e climáticas para capturar padrões espaciais do solo de curto e longo alcance. Adquirimos dados do solo a partir de observações em intervalos de profundidade (enraizamento) de 0–20, 20–60 e 60–100 cm, contendo atributos do solo que são comumente usados (como critério chave) para interpretações do solo: argila, silte e areia, matéria orgânica, pH, saturação de bases e de alumínio. Também determinamos a cor do solo em notação de Munsell e a abundância relativa de minerais no solo (hematita, goetita, caulinita, gibbsita e minerais de argila 2:1) a partir de espectros de laboratório (350–2500 nm). Foram ajustados e validados modelos ótimos para os padrões espaciais de cada atributo do solo em superfície e subsuperfície, usando regressão Random Forest e validação cruzada no software R. Identificamos as covariáveis mais relevantes que descreveram os padrões espaciais do solo na área de estudo. Mapeamos a distribuição espacial dos atributos do solo com resolução de 30 m para os intervalos de profundidade de 0-20, 20-60 e 60-100 cm usando os modelos otimizados e a plataforma Google Earth Engine. Disponibilizamos publicamente para consulta (GeoTIFF), com resolução de 250 m, os mapas de solo preditos de argila, silte e areia da área de estudo. Concluímos que atributos físicos e químicos do solo, assim como também a cor e a mineralogia do solo derivados de espectros de refletância, obtidos em múltiplos intervalos de profundidade, podem ser mapeados usando dados de observação da Terra e métodos de aprendizagem de máquinas com bom desempenho.
Unidade Acadêmica:	Faculdade de Comunicação (FAC)
Informações adicionais:	Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Comunicação, Programa de Pós-graduação em Comunicação, 2020.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Comunicação
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Agência financiadora:	FAPDF, FAPESP
Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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