Data/hora: 20/06/2024 07:00:03

Biblioteca(s): 	Embrapa Solos.	
Data corrente: 	29/11/2023	
Data da última atualização: 	04/12/2023	
Autoria: 	SANTOS, P. A. dos.	
Afiliação: 	PRISCILLA AZEVEDO DOS SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO.	
Título: 	Mapeamento e modelagem digital da variabilidade tridimensional de atributos físico-hídricos dos solos da bacia do rio Guapi-Macacu - RJ, por estatística multivariada e algoritmos.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	2021.	
Páginas: 	156 f.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Dissertação (Mestrado em Modelagem e Evolução Geológica) - Instituto de Agronomia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica. Orientadora: Helena Saraiva Koenow Pinheiro, UFRRJ; Coorientador: Waldir de Carvalho Júnior, CNPS.	
Conteúdo: 	O conhecimento acerca dos atributos físico-hídricos dos solos é importante para estudos voltados a compreensão do regime hídrico e monitoramento do fluxo de água, principalmente em bacias hidrográficas, onde o conteúdo de água armazenado e disponibilizado afeta tanto as funções ambientais dos solos, quanto a biodiversidade e a sustentabilidade desse recurso natural. No Brasil, os bancos de dados de solos possuem poucas informações coletadas acerca de parâmetros hídricos dos solos tais como a velocidade de infiltração básica (vib) e a condutividade hidráulica saturada (Ksat), devido à não realização sistemática de testes de infiltração ao se executar os levantamentos pedométricos e a dificuldade de mensuração de tais parâmetros nas camadas mais profundas da pedosfera. Neste contexto, torna-se passível a estimativa da vib e da Ksat associando-se as propriedades granulométricas e físico-químicas dos solos coletadas em campo por meio de algoritmos para pedologia quantitativa (do inglês, Algorithms for Quantitative Pedology - AQP) e implementação de funções de pedotransferência usando análise regressiva multivariada e algoritmos de machine learning baseados em árvores, capazes de modelá-los vertical (em perfil) e espacialmente sob a área de estudo. Ainda, como forma de ampliar as informações sobre a área estudada e garantir uma modelagem mais fidedigna e robusta, é desejável associar parâmetros mensuráveis em campo e laboratório com demais informações relevantes que ajudem a análise de bacias hidrográficas compondo assim as variáveis de entrada nos modelos citados. Este estudo sugere a aplicação de variáveis oriundas de modelagem numérica do terreno, obtidas através de Modelo Digital de Elevação (MDE), e dados radiométricos, derivados aerogeofísica ambiental (aeromagnetometria e aerogamaespectrometria) e análise espectral sob índices relativos à vegetação, solo e água utilizando imagens do sensor Sentinel-2A (índices espectrais) por meio de Sensoriamento Remoto. Para a análise quantitativa dos dados e seleção de covariáveis dos modelos, foram abordados métodos estatístico-descritivo e multivariado, visando o entendimento interrelacional das variáveis preditoras e a redução de dimensionalidades e/ou multicolinearidade nas variáveis de entrada nos modelos. Pelos resultados obtidos, os modelos baseados em árvores (Random Forest – RF e Árvores de Regressão - AR) apresentaram melhor desempenho na modelagem dos atributos físico-hídricos frente ao modelo regressivo na estimativa das funções de pedotrasnferência. A abordagem multivariada usando os métodos de seleção e redução de dimensionalidade permitiram a escolha otimizada das variáveis de entrada na modelagem, eliminação de problemas de multicolinearidade dos dados e redução do conjunto de dados, obtendo diversificada resposta para as camadas de solos avaliadas. O estudo mostra o potencial de integração de dados topográficos, pedológicos e radiométricos e sua contribuição no mapeamento e modelagem digital de solos, visando a compreensão da variabilidade dos atributos físico-hídricos na bacia hidrográfica estudada.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de máquina; AQP; Digital Mapping; Estatística Multivariada; Geoprocessamento; Hidropedologia; Hydropedology; Machine Learning; Multivariate Statistics.	
Thesagro: 	Sensoriamento Remoto.	
Thesaurus Nal: 	Remote sensing.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
Registro original: 	Embrapa Solos (CNPS)	
Exemplares: 	CNPS - (21357-1) - UPA - TS - DD -  -  -  - DIS