Mapeamento pedométrico de solos do Estado de São Paulo usando dados de sensoriamento próximo e remoto mediante funções de pedo-transferência e aprendizado de máquina

Resumo

O presente projeto tem como meta principal realizar mapas quantitativos de solo das áreas agrícolas do Estado de São Paulo, usando dados de sensoriamento remoto e próximo, mediante equações de pedo-transferência e algoritmos de aprendizado de máquina. O nível do mapeamento será avaliado de acordo com a assertividade final, pois não está normatizada a densidade de amostragem para níveis de detalhe quando se utilizam métodos digitais. A princípio, espera-se atingir o nível semi-detalhado. Serão organizados bancos de dados de solos do Estado com locais conhecidos de classes de solos (mapas pré-existentes), locais georreferenciados com analises de solos e respectivos espectros de reflectância da superfície e subsuperfície, mapas geológicos e geomorfológicos, imagens de satélite com solo exposto, imagens aéreas gamaespectrométricas, atributos de relevo (altitude, forma, posição, declividade, curvaturas) e redes de drenagem. Baseado nas informações pontuais conhecidas (onde se tem o nome do solo) com as respectivas características, será replicado em todo o estado os pixels com informações semelhantes através dos algoritmos de aprendizado de máquina, inferindo outros mapas de solo por pedo-transferência. A validação será realizada com observações de campo. Cientificamente, serão obtidos vários produtos que poderão ser comparados quando a sua eficácia e limitações no desenvolvimento de um mapa de solos digital em grandes extensões geográficas. (AU)