Banca de QUALIFICAÇÃO: JOÃO MANUEL VASCONCELOS SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOÃO MANUEL VASCONCELOS SILVA
DATA: 25/06/2026
HORA: 15:30
LOCAL: Sala 33 - 1º Andar - CCA
TÍTULO:

PREDIÇÃO DO TEOR DE CARBONO ORGÂNICO NO SOLO UTILIZANDO REDES NEURAIS POR MEIO DE IMAGENS DIGITAIS COLETADAS POR VANTS

PALAVRAS-CHAVES:

Matéria Orgânica. Redes Neurais Artificiais. Sensoriamento Remoto.

PÁGINAS: 25
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
RESUMO:

A degradação do solo agravada pelas mudanças climáticas e pelo uso de práticas agrícolas insustentáveis, representa um desafio crescente diante da escassez de recursos hídricos e terrestres. Diante disso, este projeto propõe desenvolver e validar um modelo de aprendizado de máquina, baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs), para a predição do teor de Carbono Orgânico do Solo (COS) a partir de imagens digitais na região agrícola do Sul do Cerrado Maranhense. O estudo visa correlacionar os teores de carbono, quantificados em laboratório via combustão a seco, com atributos extraídos de ortomosaicos multiespectrais obtidos por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT). A metodologia abrange a amostragem de 300 pontos na camada superficial de 0 a 20 cm em três áreas de Latossolos. O processamento de imagens envolverá a extração de 11 variáveis espectrais e índices de vegetação via software QGIS. A modelagem preditiva será conduzida no ambiente R, testando arquiteturas de RNAs do tipo Perceptron de Multicamadas (PMC). O rigor estatístico será assegurado pelo particionamento dos dados, sendo 70% para calibração e 30% para validação, e pela execução de 60 repetições de treinamento. O desempenho dos algoritmos será avaliado por meio do Erro Quadrático Médio (RMSE), o erro médio ou viés (ME), o coeficiente de determinação (R²), o Coeficiente de Correlação de Concordância (CCC); sendo as médias finais submetidas à análise de variância e agrupadas pelo teste de Scott-Knott a 5% de significância. Como resultado principal, espera-se obter um algoritmo altamente acurado igual ou superior a 95% de precisão e estabelecer um protocolo tecnológico inovador. O projeto fornecerá uma validação do uso dos VANTs, com o intuito de democratizar o monitoramento do carbono no solo por meio de um método analítico rápido, limpo e não destrutivo.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 880699 - CLEMILTON ALVES DA SILVA
Presidente - 036.214.433-80 - FRANCISCO CHARLES DOS SANTOS SILVA - UEMA
Interno - 879707 - JÁRISSON CAVALCANTE NUNES