Pesquisa

Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos do Solo

Curadoria de Dados no Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos Do Solo

Este artigo apresenta sugestões e soluções para a curadoria de dados no Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos do Solo (FEBR), com destaque para a melhoria da qualidade da descrição dos métodos de análise de solo. Para isso, foi realizado levantamento do padrão de descrição de métodos analíticos em trabalhos que se basearam na [edição de 1979](http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/330592) do Manual de Métodos de Análise de Solo da Embrapa.

Open Legacy Soil Survey Data in Brazil: Geospatial Data Quality and How to Improve it

As aplicações espaciais de dados do solo como o MDS requerem dados geoespaciais consistentes, incluindo coordenadas geográficas e um sistema de referência de coordenadas conhecido. No entanto, quando se trata de dados legados, frequentemente encontramos esses dados geoespaciais ausentes ou incorretas. Neste artigo, nós avaliamos a qualidade dos dados geoespaciais de dados legados do solo no Brasil e avaliamos fontes de dados geoespaciais (relatórios de pesquisa, mapas, infraestruturas de dados espaciais, serviços de mapeamento na web) e conhecimento especializado como forma de corrigir tais inconsistências.

A Note on Knowledge Discovery and Machine Learning in Digital Soil Mapping

No mapeamento digital do solo, técnicas de aprendizado de máquina estão sendo usadas para inferir relações entre propriedades do solo e covariáveis. Informações derivadas desse processo são frequentemente traduzidas em conhecimento pedológico. Esse mecanismo é conhecido como descoberta de conhecimento. Neste estudo, mostramos que a descoberta de conhecimento com base nessa estratégia deve ser tratada com cautela. Métodos de aprendizagem de máquina podem encontrar padrões relevantes mesmo quando as covariáveis ​​não têm sentido e não estão relacionadas a fatores e processos de formação do solo.

Bolsa para Estudante da Agronomia da UTFPR-SH

Oportunidade de bolsa de iniciação científica da Fundação Araucária com duração de dois anos (2020/2022). Atividades envolvem a curadoria de conjuntos de dados do solo e o desenvolvimento do sistema de codificação e descrição de métodos de análise física, química e morfológica do solo.

Optimization of Sample Configurations Using Spatial Simulated Annealing

O MDS usa modelos estatísticos para quantificar a correlação entre propriedades do solo e condições ambientais para fazer predições em locais não amostrados. Seu sucesso depende, em grande medida, dos dados de amostragem do solo. É provável que uma estratégia amostral pobre ofereça um modelo pobre e grandes erros de predição, resultando em desperdício de recursos. Uma solução computacional é a otimização da configuração amostral usando a técnica do recozimento simulado.

Disponibilidade de Dados para MDS em Larga Escala no Brasil

O mapeamento digital do solo se beneficiou do rápido aumento no poder dos computadores para lidar com grandes volumes de dados de base para produzir novas informações sobre o solo. No Brasil, pesquisas de solo são realizadas desde a década de 1930. Mas a maioria dos dados coletados nos últimos 90 anos ainda está em formato de papel. Esse cenário começou a mudar em 2017, quando foi lançado o Repositório Brasileiro Livre de Dados de Solo Aberto (FEBR). Até o final de 2018, o FEBR já continha dados de cerca de 15.000 observações do solo, consolidando-se como a maior fonte de dados do solo do Brasil

Mapeo del Suelo Usando Computadoras y Conocimiento Pedológico

Mapeamento Digital do Solo em Alta Resolução – Novidades e Desafios

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 nós descrevemos algumas das mais importantes novidades e alguns dos maior desafios do MDS de alta no Brasil.

Advances in soil data availability for large scale digital soil mapping (GlobalSoilMap) in Brazil

O mapeamento digital do solo se beneficiou do rápido aumento no poder dos computadores para lidar com grandes volumes de dados de base para produzir novas informações sobre o solo. No Brasil, pesquisas de solo são realizadas desde a década de 1930. Mas a maioria dos dados coletados nos últimos 90 anos ainda está em formato de papel. Esse cenário começou a mudar em 2017, quando foi lançado o Repositório Brasileiro Livre de Dados de Solo Aberto (FEBR). Até o final de 2018, o FEBR já continha dados de cerca de 15.000 observações do solo, consolidando-se como a maior fonte de dados do solo do Brasil.