Estratégias metodológicas para mapeamento de solos - Sena, Nathalie Cruz (2020)
Atualmente, há uma crescente necessidade por informações pedológicas em escalas mais detalhadas, precisas, de fácil acesso e com menor custo para direcionar o planejamento e tomada de decisões no que diz respeito às práticas de uso, manejo e conservação dos solos. Assim, o mapeamento digital do solo (MDS) pode ser utilizado para auxiliar na geração de informações pedológicas, integrando técnicas convencionais de levantamento e mapeamento de solos com conhecimentos de diversas áreas, como técnicas de Sensoriamento Remoto, Geoestatística e Aprendizado de Máquinas. É nesta perspectiva que o presente trabalho visa desenvolver estratégias para o mapeamento de solos mais eficientes, a fim de minimizar as limitações atuais dos métodos convencionais. O artigo 1 Análise das abordagens metodológicas utilizadas nos trabalhos de mapeamento digital de solos abrange uma revisão de literatura acerca das abordagens metodológicas empregadas nos trabalhos de MDS no período de 2008 a 2018, a fim de avaliar as lacunas, perspectivas e desafios futuros. O artigo 2 Análise dos atributos do terreno em diferentes resoluções espaciais para aplicação em mapeamento digital de solos no sudeste do Brasil analisa o efeito das diferentes resoluções espaciais dos MDEs e atributos derivados do terreno e suas implicações para aplicação em modelos preditivos do solo. O artigo 3 Avaliação do método hipercubo latino condicionado (cLHS) para seleção de locais de amostragem avalia a utilização do método cLHS para seleção de locais de amostragem a serem utilizados no mapeamento digital de solos e analisa o desempenho operacional com base nas suas potencialidades e restrições. O artigo 4 “Técnicas para mapeamento digital de solos utilizando conjunto de dados desbalanceado” avalia como o desbalanceamento de classes afeta o desempenho dos modelos preditos, a fim de auxiliar no desenvolvimento de técnicas para os desafios futuros de mapeamento de solo no País. Palavras-chave: Mapeamento Digital de Solos. Amostragem. Balanceamento. Aprendizado de Máquinas.