NOVIDADES E DESAFIOS DO MAPEAMENTO DIGITAL DO SOLO DE ALTA RESOLUÇÃO NO BRASIL

Code: 220107194
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Título

NOVIDADES E DESAFIOS DO MAPEAMENTO DIGITAL DO SOLO DE ALTA RESOLUÇÃO NO BRASIL

Autores(as):
  • Alessandro Samuel-Rosa

    Samuel-Rosa, Alessandro

  • Lucas Rios do Amaral

    Amaral, Lucas Rios do

  • Taciara Zborowski Horst

    Horst, Taciara Zborowski

  • Maiara Pusch

    Pusch, Maiara

DOI
10.37885/220107194
Publicado em

16/02/2022

Páginas

315-330

Capítulo

26

Publicado no livro

OPEN SCIENCE RESEARCH I

Resumo

O mapeamento digital do solo (MDS) ganhou popularidade nos últimos anos. O principal motivo é a facilidade e rapidez com que permite produzir informações do solo. Neste artigo, descrevemos algumas das mais importantes novidades e alguns dos maiores desafios do MDS de alta resolução no Brasil. Para isso, o MDS é analisado em função das suas aplicações em grandes e pequenas extensões territoriais. No primeiro caso, a grande novidade é o rápido desenvolvimento da capacidade computacional instalada, principalmente via computação na nuvem, essencial para realizar MDS de alta resolução em grandes extensões. Mas para que as informações do solo produzidas em escala global ou nacional tenham utilidade local, é necessário vencer o desafio de aumentar a disponibilidade de dados de observações do solo. O compartilhamento aberto dos dados existentes é fundamental para isso, mas nada substituirá a coleta de novos dados do solo no campo. Já nas aplicações do MDS de alta resolução em pequenas extensões, como na agricultura de precisão, é o alto custo da obtenção periódica de dados que preocupa. Por isso, o uso de sensores proximais para obtenção de dados indiretos sobre as propriedades do solo tem ganhado cada vez mais espaço. Configurações amostrais otimizadas via algoritmos inteligentes, bem como dados espaciais auxiliares sobre o terreno e as práticas de uso e manejo das lavouras ao longo do tempo também são possibilidades a serem exploradas e poderem ajudar a reduzir a demanda de dados e os custos do mapeamento.

Palavras-chave

Modelagem espacial preditiva, Agricultura de precisão, Geoestatística, Bases de dados, Covariáveis ambientais

Autor(a) Correspondente
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