Projeto de Doutoramento em Agronomia - Ciência do Solo (UFRRJ)

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Apresentação intitulada "Contribuição à construção de modelos de predição de propriedades do solo" da disciplina de Seminários em Ciência do Solo do Curso de Pós-Graduação em Agronomia - Ciência do Solo, da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro.

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Projeto de Doutoramento em Agronomia - Ciência do Solo (UFRRJ)

  1. 1. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Contribuição à Construção de Modelos de Predição de Propriedades do Solo Apresentação de Projeto de Doutoramento, Disciplina IA/1306 Seminário em Ciência do Solo Alessandro Samuel-Rosa Comitê de Orientação Drª. Lúcia Helena Cunha dos Anjos (UFRRJ) Dr. Gustavo de Mattos Vasques (Embrapa Solos) Dr. Gerard B. M. Heuvelink (ISRIC - Holanda) Seropédica, 24 de outubro de 2013. Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  2. 2. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  3. 3. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  4. 4. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Informação de Solo Demanda por informação de solo no mundo: Aliança Global pelo Solo (FAO) Mapeamento Digital do Solo (MDS): utilização de técnicas pedométricas para o mapeamento do solo Técnicas Pedométricas: matemática + estatística + informática + expert knowledge Ênfase na quanticação dos erros, estimativa da incerteza e reprodutibilidade Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  5. 5. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Informação de Solo Demanda por informação de solo no mundo: Aliança Global pelo Solo (FAO) Mapeamento Digital do Solo (MDS): utilização de técnicas pedométricas para o mapeamento do solo Técnicas Pedométricas: matemática + estatística + informática + expert knowledge Ênfase na quanticação dos erros, estimativa da incerteza e reprodutibilidade Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  6. 6. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Informação de Solo Demanda por informação de solo no mundo: Aliança Global pelo Solo (FAO) Mapeamento Digital do Solo (MDS): utilização de técnicas pedométricas para o mapeamento do solo Técnicas Pedométricas: matemática + estatística + informática + expert knowledge Ênfase na quanticação dos erros, estimativa da incerteza e reprodutibilidade Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  7. 7. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Informação de Solo Demanda por informação de solo no mundo: Aliança Global pelo Solo (FAO) Mapeamento Digital do Solo (MDS): utilização de técnicas pedométricas para o mapeamento do solo Técnicas Pedométricas: matemática + estatística + informática + expert knowledge Ênfase na quanticação dos erros, estimativa da incerteza e reprodutibilidade Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  8. 8. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Construção de Modelos Preditivos Modelo conceitual de pedogênese: Representação verbal Representação matemática Representação computacional Análise dos dados Predições Validação estatística Reformulação do modelo conceitual de pedogênese População de sistemas de informação espacial Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  9. 9. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Construção de Modelos Preditivos Modelo conceitual de pedogênese: Representação verbal Representação matemática Representação computacional Análise dos dados Predições Validação estatística Reformulação do modelo conceitual de pedogênese População de sistemas de informação espacial Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  10. 10. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Construção de Modelos Preditivos Modelo conceitual de pedogênese: Representação verbal Representação matemática Representação computacional Análise dos dados Predições Validação estatística Reformulação do modelo conceitual de pedogênese População de sistemas de informação espacial Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  11. 11. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Construção de Modelos Preditivos Modelo conceitual de pedogênese: Representação verbal Representação matemática Representação computacional Análise dos dados Predições Validação estatística Reformulação do modelo conceitual de pedogênese População de sistemas de informação espacial Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  12. 12. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Construção de Modelos Preditivos Modelo conceitual de pedogênese: Representação verbal Representação matemática Representação computacional Análise dos dados Predições Validação estatística Reformulação do modelo conceitual de pedogênese População de sistemas de informação espacial Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  13. 13. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  14. 14. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Fontes de Incerteza Observações de calibração (número, distribuição espacial, custo nanceiro) Co-variáveis ambientais (acurácia, número, diversidade, resolução espacial, multicolinearidade) Estrutura do modelo (linear, não-linear) Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  15. 15. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Fontes de Incerteza Observações de calibração (número, distribuição espacial, custo nanceiro) Co-variáveis ambientais (acurácia, número, diversidade, resolução espacial, multicolinearidade) Estrutura do modelo (linear, não-linear) Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  16. 16. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza Fontes de Incerteza Observações de calibração (número, distribuição espacial, custo nanceiro) Co-variáveis ambientais (acurácia, número, diversidade, resolução espacial, multicolinearidade) Estrutura do modelo (linear, não-linear) Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  17. 17. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  18. 18. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Objetivos Objetivo geral: avaliar as principais fontes de incerteza para entender como elas contribuem para o orçamento do erro no MDS em diferentes cenários de bancos de dados. Objetivos especícos: 1 Identicar tamanhos apropriados de conjuntos de observações de calibração; 2 Determinar a acurácia das co-variáveis ambientais disponíveis gratuitamente; 3 Identicar métodos apropriados de seleção de co-variáveis ambientais para modelos lineares; 4 Avaliar o efeito da correlação entre as co-variáveis ambientais na acurácia preditiva de modelos lineares; 5 Identicar cenários em que modelos não-lineares são mais ecientes que modelos lineares. Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  19. 19. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Objetivos Objetivo geral: avaliar as principais fontes de incerteza para entender como elas contribuem para o orçamento do erro no MDS em diferentes cenários de bancos de dados. Objetivos especícos: 1 Identicar tamanhos apropriados de conjuntos de observações de calibração; 2 Determinar a acurácia das co-variáveis ambientais disponíveis gratuitamente; 3 Identicar métodos apropriados de seleção de co-variáveis ambientais para modelos lineares; 4 Avaliar o efeito da correlação entre as co-variáveis ambientais na acurácia preditiva de modelos lineares; 5 Identicar cenários em que modelos não-lineares são mais ecientes que modelos lineares. Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  20. 20. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  21. 21. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Questões de Pesquisa (1) Qual é o efeito do tamanho do conjunto de calibração e do design amostral na acurácia preditiva e custo monetário do MDS? Quão acuradas são as co-variáveis ambientais disponíveis gratuitamente e quanta redução na incerteza é obtida quando co-variáveis ambientais mais acuradas são usadas? Qual é o efeito do número de co-variáveis ambientais na acurácia preditiva de modelos lineares e como os métodos de seleção de co-variáveis ambientais se comportam em diferentes cenários de bancos de dados? Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  22. 22. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Questões de Pesquisa (1) Qual é o efeito do tamanho do conjunto de calibração e do design amostral na acurácia preditiva e custo monetário do MDS? Quão acuradas são as co-variáveis ambientais disponíveis gratuitamente e quanta redução na incerteza é obtida quando co-variáveis ambientais mais acuradas são usadas? Qual é o efeito do número de co-variáveis ambientais na acurácia preditiva de modelos lineares e como os métodos de seleção de co-variáveis ambientais se comportam em diferentes cenários de bancos de dados? Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  23. 23. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Questões de Pesquisa (1) Qual é o efeito do tamanho do conjunto de calibração e do design amostral na acurácia preditiva e custo monetário do MDS? Quão acuradas são as co-variáveis ambientais disponíveis gratuitamente e quanta redução na incerteza é obtida quando co-variáveis ambientais mais acuradas são usadas? Qual é o efeito do número de co-variáveis ambientais na acurácia preditiva de modelos lineares e como os métodos de seleção de co-variáveis ambientais se comportam em diferentes cenários de bancos de dados? Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  24. 24. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Questões de Pesquisa(2) Quão correlacionadas são as co-variáveis ambientais usadas para construir modelos de MDS? A acurácia preditiva é aumentada quando as co-variáveis ambientais são transformadas para suas componentes principais? Em quais cenários modelos não-lineares produzem predições mais acuradas do que modelos lineares? Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  25. 25. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Objetivos Questões de Pesquisa Questões de Pesquisa(2) Quão correlacionadas são as co-variáveis ambientais usadas para construir modelos de MDS? A acurácia preditiva é aumentada quando as co-variáveis ambientais são transformadas para suas componentes principais? Em quais cenários modelos não-lineares produzem predições mais acuradas do que modelos lineares? Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  26. 26. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  27. 27. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Banco de Dados (1) Location of the sample points 6722000 Study area location 6721000 q 6720000 6719000 q q q q qq q q 6717000 q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q q q q qq 6716000 q q q q q q q q q q q q q q −60 −50 −40 q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q −70 q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q qq q q qq q q q q q qq q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q −20 −30 q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q qq qq q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 6718000 N (m) N (deg) q q q q q q q Study area q q q q q q q q q q q q q q q q q −10 q q q q 0 q q q −30 E (deg) 226000 227000 228000 229000 230000 231000 E (m) Black: calibration (340); Red: validation (60) Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS 232000
  28. 28. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Banco de Dados (2) = 350 observações de calibração (free survey ) + observações de validação (cluster sampling ) n n = 60 Atributos do solo: distribuição do tamanho de partículas, carbono orgânico e capacidade de troca de cátions efetiva Co-variáveis ambientais: modelos digitais de elevação, imagens de satélite, mapas geológicos, mapas pedológicos, mapas de uso da terra Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  29. 29. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Banco de Dados (2) = 350 observações de calibração (free survey ) + observações de validação (cluster sampling ) n n = 60 Atributos do solo: distribuição do tamanho de partículas, carbono orgânico e capacidade de troca de cátions efetiva Co-variáveis ambientais: modelos digitais de elevação, imagens de satélite, mapas geológicos, mapas pedológicos, mapas de uso da terra Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  30. 30. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Banco de Dados (2) = 350 observações de calibração (free survey ) + observações de validação (cluster sampling ) n n = 60 Atributos do solo: distribuição do tamanho de partículas, carbono orgânico e capacidade de troca de cátions efetiva Co-variáveis ambientais: modelos digitais de elevação, imagens de satélite, mapas geológicos, mapas pedológicos, mapas de uso da terra Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  31. 31. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  32. 32. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Capítulo 1 - Acurácia das Co-variáveis Co-variáveis ambientais desatualizadas e c/ pequena capacidade resolutiva VS. atualizadas e c/ grande capacidade resolutiva Validação das co-variáveis ambientais Combinação das co-variáveis ambientais Modelos lineares ajustados usando quadrados mínimos generalizados Validação externa Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  33. 33. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Capítulo 2 - Observações de Calibração Análise do padrão pontual espacial modelo de amostragem Sete conjuntos de calibração: incrementos de n = 50 n = 50 a n = 350, com Modelo de custo baseado no tempo de acesso às observações Modelos lineares ajustados usando quadrados mínimos generalizados Otimização de Pareto (spatial variância simulated annealing Validação externa Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS ): custo e
  34. 34. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Capítulo 3 - Seleção de Co-variáveis n ≈ 50 co-variáveis ambientais Dez métodos de seleção automática (stepwise, algorítmos genéticos, validação cruzada, etc) Modelos lineares ajustados usando quadrados mínimos generalizados Validação externa Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  35. 35. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Capítulo 4 - Ortogonalização das Co-variáveis Demonstração matemática do efeito da ortogonalização sobre a estimativa dos coecientes da regressão n ≈ 50 co-variáveis ambientais Modelos lineares ajustados usando quadrados mínimos generalizados Avaliação do conteúdo pedológico dos modelos lineares com co-variáveis ortogonalizadas Validação externa Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  36. 36. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Banco de Dados Metodologia Capítulo 5 - Estrutura do Modelo n = 7 conjuntos de observações de calibração n ≈ 50 co-variáveis ambientais = 4 modelos: regressão linear, rede neural articial, árvore de regressão e oresta aleatória n Validação externa e elicitação do conhecimento de especialistas para avaliação do conteúdo pedológico dos modelos Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  37. 37. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Resultados Preliminares Próximas Etapas Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  38. 38. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Resultados Preliminares Próximas Etapas Resultados Preliminares Representação verbal do modelo conceitual de pedogênese Banco de dados de atributos do solo e co-variáveis ambientais Validação de algumas co-variáveis ambientais (MDE SRTM ≈ 15m; MDE TOPODATA ≈ 9m) Modelo de amostragem de solo Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  39. 39. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Resultados Preliminares Próximas Etapas Estrutura 1 Motivação Construção de Modelos Preditivos Fontes de Incerteza 2 Objetivos e Questões de Pesquisa Objetivos Questões de Pesquisa 3 Material e Métodos Banco de Dados Metodologia 4 Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resultados Preliminares Próximas Etapas Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  40. 40. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Resultados Preliminares Próximas Etapas Próximas Etapas Avaliação das co-variáveis ambientais até o nal do ano Implementação das demais análises na Holanda (Jan-Dez/2014) Obtenção de mais n = 60 observações de validação (2015) Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  41. 41. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Resumo A Aliança Global pelo Solo constitui uma importante demanda por informações de solo no mundo O Mapeamento Digital do Solo foi a solução encontrada para atender tal demanda A avaliação da incerteza é um passo crucial na produção de informação de solo útil para a humanidade Alessandro Samuel Rosa Incerteza no MDS
  42. 42. Motivação Objetivos e Questões de Pesquisa Material e Métodos Resultados Preliminares e Próximas Etapas Resumo Agradecimentos Agradecimentos UFRRJ Embrapa Solos ISRIC-WUR UFSM, pela infraestrutura CNPq, pela bolsa de doutorado CAPES, pela bolsa de doutorado Alessandro Samuel Rosa sandwich Incerteza no MDS

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