Banca de DEFESA: PRISCILLA AZEVEDO DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : PRISCILLA AZEVEDO DOS SANTOS
DATA : 13/09/2021
HORA: 09:00
LOCAL: Petrologia
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

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado de máquina. AQP. Estatística Multivariada. Geoprocessamento. Hidropedologia. Sensoriamento Remoto.

PÁGINAS: 155
RESUMO:

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.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - SÍLVIO BARGE BHERING - EMBRAPA
Presidente - 2223668 - HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO
Externo ao Programa - 1220296 - MARCOS BACIS CEDDIA