Banca de DEFESA: VICTOR ENMANUEL RODAS ARANO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: VICTOR ENMANUEL RODAS ARANO
DATA: 12/08/2024
HORA: 14:00
LOCAL: DCS02
TÍTULO:

PREDICTION OF SOIL COMPACTION UNDER DIFFERENT WATER CONTENT WITH PROXIMAL SENSORS AND MACHINE LEARNING

PALAVRAS-CHAVES:

degree of compaction; soil electrical resistivity; electrical conductivity; dielectric permittivity; pXRF; oxisol

PÁGINAS: 1
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
SUBÁREA: Ciência do Solo
ESPECIALIDADE: Física do Solo
RESUMO:

A redução dos poros em um solo é um dos principais problemas que afetam a produtividade agrícola, como consequência da aplicação de forças mecânicas devido a ações como o superpastejo ou o trabalho de máquinas agrícolas em condições inadequadas. A compactação do solo pode ser avaliada por alterações nas propriedades do solo, como densidade, macroporosidade e grau de compactação (GC). Para tanto, é necessário remover amostras de solo com estrutura preservada, o que implica destruição do alvo, não permitindo a repetição da amostragem no mesmo local, além de necessitar de um tempo considerável para os procedimentos laboratoriais. Alternativamente, com oavanço da tecnologia, é possível avaliar as propriedades do solo de forma rápida e eficiente usando sensores proximais para estimar propriedades do solo. Neste projeto de pesquisa, o objetivo é realizar a predição do GC de dois solos em diferentes conteúdos de água utilizando os sensores de constante dielétrica ML2X, condutividade elétrica TEROS12, resistividade elétrica X5Tal e um espectrômetro de fluorescência de raio X portátil pXRF com técnicas de aprendizado de máquina. Serão testados os modelos de predição  máquina de vetor de suporte com kernel linear (SVM) e Random Forest (RF) para estimar o grau de compactação com os dados de saída dos sensores. Serão coletadas 28 amostras de solo com estrutura preservada usando tubos de PVC com diâmetro de aproximadamente 11,2 cm e altura de 6,8 cm na camada superficial de Latossolo Vermelho distroférrico e Latossolo Vermelho Amarelo distrófico. Dessas, 3 amostras serão selecionadas para análise de textura e determinação do conteúdo de água pelo método padrão. As 25 amostras restantes serão usadas para fins de compactação, dividindo-as em 5 grupos de amostras que serão compactadas em diferentes níveis (70%, 80%, 90%, 100% e 110%) usando um consolidômetro uniaxial modificado e um proctor normal. Na sequência, elas foram saturadas e secas ao ar para obter leituras dos sensores e pesadas simultaneamente, a fim de obter a resposta dos sensores a diferentes conteúdos de água. Os resultados parciais mostram que as respostas dos sensores dependem fortemente do conteúdo de água. As respostas dos sensores de propriedades elétricas em função do conteúdo de água tiveram bom ajuste pelos modelos potenciais (< R²=0,59 para GC de 70%) e quadrático (< R²=0,74 para GC de 100%). Também foi possível observar que os GC de 100 e 110% têm praticamente o mesmo comportamento. Utilizando elementos químicos de forma individual para predição do GC, a importância se deu na seguinte ordem decrescente: Si>Al>Cu>K>Fe. Fixando o conteúdo de água em valores altos (R²=0,46 para Si somente), e depois em valores baixos (R²=0,82 para Si somente), observou-se que a predição melhora sob baixa umidade.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - BRUNO MONTOANI SILVA (Membro)
Externo à Instituição - MILSON EVALDO SERAFIM - IFMT (Membro)
Externo ao Programa - PAULO RICARDO GHERARDI HEIN - DCF/ESAL (Suplente)
Interno - SERGIO HENRIQUE GODINHO SILVA (Membro)
Interno - SAMARA MARTINS BARBOSA - UFLA (Suplente)
Interno - RENATA ANDRADE (Membro)