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Conservação de precisão: da análise visual de agregados do solo para a utilização de redes neurais

RESUMO

O conceito de conservação de precisão pode ser definido como um conjunto de tecnologias espaciais e outros procedimentos ligados as variáveis ambientais mapeáveis, que podem ser utilizadas para programar práticas de gestão da conservação recursos naturais que levam em consideração a variabilidade dessas variáveis no espaço e tempo dentro de sistemas naturais ou agrícolas. Nesse contexto, considera-se a perda estrutural do solo por meio de atividades antrópicas, como com um processo com variação espacial e temporal. A gestão da condição de agregação do solo pode contribuir para processos agrícolas mais regenerativos e sustentáveis, pois permite a utilização das tecnologias de análise espacial, por meio de indicadores visuais georreferenciados ou mesmo a utilização de sistemas com aprendizado automático, conhecidos como deep learning. Nesse sentido, foi desenvolvido um método visual justaposto com uma análise de lógica fuzzy para a classificação dos agregados quanto à forma, rugosidade superficial e estruturas biogênicas. Assim, numa segunda etapa foi desenvolvido um modelo de rede neural artificial capaz de detectar e classificar diferentes formas de agregados do solo, permitindo dessa maneira, uma breve discussão da temática e seu potencial de aplicação na gestão conservacionista por meio da análise de agregados via sistemas automáticos de classificação. Dessa maneira, são apresentados elementos para a motivação de pesquisas e desenvolvimento em tecnologias adaptativas, no apoio à decisão que possam auxiliar a integração de informações dinâmicas e espaciais no entendimento da condição estrutural do solo com a finalidade de uma conservação dos solos com mais precisão.

Palavras-chave:
Agregado do solo; Lógica fuzzy; Redes neurais artificiais; Morfometria

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