Graduado em Engenharia Agronômica (Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia, 2013); Mestrado (Universidade de Brasília, 2017) e Doutorado (Universidade de Brasília, 2021) em Agronomia, ambos com bolsa de produtividade CAPES, com área de concentração em Produção Sustentável e, linha de pesquisa: Solo, Água e Qualidade Ambiental; Especialista em Geotecnologias: soluções em inteligência geográfica, habilitado para trabalhos de georreferenciamento de Imóveis Rurais junto ao INCRA. Desenvolveu e coordenou projetos junto ao grupo de pesquisa em pedomorfogeologia do Laboratório de Geprocessamento e Sensoriamento Remoto (Geoped) da Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária da Universidade de Brasília (FAV-UnB), na área de ciências do solo com ênfase em Sistemas de Informações Geográficas, Mapeamento Digital de Solos, geoprocessamento, sensoriamento remoto, modelagem ambiental, Google Earth Engine e manejo, conservação e uso dos recursos solo e água. Tem experiência como profissional liberal desde 2013, atuando na prestação de serviços de perícia ambiental, consultoria, assistência técnica e extensão rural. Supervisors: Marilusa Pinto Coelho Lacerda and Edson Eyji Sano
Modelagem de dados de sensoriamento remoto para o mapeamento digital de solos e índice relativo de umidade dos solos do Distrito Federal., 2021
Estudiosos ao redor do mundo reconhecem que as ações antrópicas têm intensificado as variações no... more Estudiosos ao redor do mundo reconhecem que as ações antrópicas têm intensificado as variações nos fenômenos naturais na Terra. Os efeitos do chamado aquecimento global são cada vez mais perceptíveis em nível regional. O uso e ocupação indiscriminada das terras, a alta demanda por alimentos e água podem levar a diversos problemas socioeconômicos e ambientais como degradação do solo, assoreamento de corpos hídricos, aumento na ocorrência de queimadas e a crises de abastecimento de água, como a ocorrida no Distrito Federal (DF), Brasil, entre 2015 e 2017. Portanto, estudos com foco em solo e água podem subsidiar ações de gestão racional desses recursos. Nesse contexto, esta pesquisa teve como objetivo desenvolver uma metodologia que inter-relacione classes pedológicas com a dinâmica da água na superfície dos solos por meio de geotecnologias. Os procedimentos envolveram três etapas, as quais: a) mapeamento digital de solos (MDS), b) compilação de um índice relativo de umidade do solo (IRUS) e c) o cruzamento dessas informações cartográficas. Para a primeira etapa, foram estabelecidas as relações pedomorfogeológicas em campo para individualização de área e amostragem de solo, em que 173 perfis de solo foram designados para modelagem multiespectral de solo ao longo de três superfícies geomorfológicas em uma série temporal Landsat (1984 a 2020) construída por computação em nuvem. O segundo passo foi dedicado às estimativas de umidade do solo, realizadas mediante a modelagem por aprendizado de máquina com o algoritmo Random Forest aplicado aos dados dos satélites Sentinel-1 (radar) e Sentinel-2 (óptico), além de atributos dos solos e do terreno. Os modelos dessa etapa foram calibrados por dados de umidade gravimétrica medidos em 40 pontos, distribuídos em quatro setores do DF e extraídos sincronicamente com a passagem do Sentinel-1 sobre a região. Esta etapa foi repetida dez vezes ao longo de um ciclo pluviométrico (2019 a 2020) para o cálculo da variabilidade da umidade do solo na série temporal. Posteriormente, a última fase dedicou-se à avaliação das classes de solo quanto aos índices de umidade para discutir a influência das características diferenciais na variação da umidade ao longo do ano. O MDS gerado atingiu 69% no índice Kappa, que é considerado uma precisão muito boa. As estimativas de umidade do solo tiveram algumas limitações atribuídas à complexidade dos dados de radar, que são afetados por vários fatores biogeofísicos, como vegetação densa e rugosidade do terreno. No entanto, a sobreposição dos mapas possibilitou a compilação do IRUS, que apresentou correspondência com o MDS durante a avaliação qualitativa e quantitativa. As diferentes capacidades de manutenção da água nos perfis dos solos foram observadas de acordo com as propriedades e atributos inerentes a cada classe. Essas informações são úteis na tomada de decisões quanto à conservação ou manejo do solo sob a perspectiva da sustentabilidade.
MAPEAMENTO DIGITAL DE SOLOS DA MICROBACIA DO RIBEIRÃO EXTREMA, DF, A PARTIR DE IMAGENS MULTITEMPORAIS ASTER E BIBLIOTECA ESPECTRAL, 2017
O aumento populacional e das práticas agrícolas, cada vez mais intensivas, faz crescer a necessid... more O aumento populacional e das práticas agrícolas, cada vez mais intensivas, faz crescer a necessidade de levantamentos de solos mais detalhados no Brasil e no mundo, visando o melhor planejamento e monitoramento da exploração dos recursos naturais, a fim de se reduzir os impactos ambientais produzidos pelas diversas atividades desenvolvidas. No Brasil, entre os anos 1970 e 1980, os levantamentos de solos tiveram maior ênfase, porém, dada às limitações metodológicas da época, foram elaborados em escalas de pouco detalhamento. Deste então, novas técnicas vêm sendo desenvolvidas para potencializar as atividades de mapeamentos pedológicos convencionais. Metodologias envolvendo sensoriamento remoto e técnicas quantitativas para predição da distribuição espacial das classes pedológicas, bem como de seus atributos, têm colocado o mapeamento digital de solos em posição de destaque na realização desta atividade. A principal fonte de informações pedológicas do Distrito Federal (DF) foi elaborada em escala de 1:100.000, pela Embrapa em 1978. Diante das dificuldades apresentadas por material cartográfico realizados em escalas menores, o qual a escassez de detalhes provoca generalizações indevidas sobre a utilização dos solos da região, levantamentos de solos com maior riqueza de informações são imprescindíveis. Este panorama reflete o objetivo geral deste trabalho, que foi mapear classes de solos da microbacia do Ribeirão Extrema (MBRE), no DF, por meio de técnicas de sensoriamento remoto, por meio de extrapolação de biblioteca espectral de solos (BES) disponível em uma microbacia contígua à proposta para esse estudo. Atividades de campo permitiram a avaliação da distribuição dos solos, por meio de relações pedomorfogeológicas, na microbacia detentora da biblioteca espectral de solos e da microbacia deste estudo. Em função da semelhança das feições geomorfológicas e ocorrência de unidades geológicas, a distribuição de solos da MBRE foi considerada muito similar à da microbacia com BES. Análises morfológicas, físicas, químicas e espectroscópicas foram realizadas para as classes de solos de ocorrência em ambas as microbacias e somadas às demais classes de ocorrência restrita na MBRE. As curvas espectrais foram associadas gerando a BES xvi da MBRE, DF. Para o mapeamento digital dos solos foi utilizada uma imagem composta elaborada a partir das imagens do sensor ASTER de solos expostos de uma série multitemporal entre anos 2001, 2004 e 2006. Mediante a utilização do algoritmo Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis – MESMA, a Biblioteca Espectral gerada, juntamente com a imagem composta dos solos expostos da área estudada, foi submetida à processamentos digitais com utilização de técnicas de análises espectrais, gerando-se o mapa digital de solos da microbacia do Ribeirão Extrema, DF, o qual foi avaliado pelo índice Kappa como de boa qualidade.
Geotechnologies allow natural resources to be surveyed more quickly and cheaply than traditional ... more Geotechnologies allow natural resources to be surveyed more quickly and cheaply than traditional methods. This paper aimed to produce a digital soil map (DSM) based on Landsat time series data. The study area, located in the eastern part of the Brazilian Federal District (Rio Preto hydrographic basin), comprises a representative basin of the Central Brazil plateau in terms of pedodiversity. A spectral library was produced based on the soil spectroscopy (from the visible to shortwave infrared spectral range) of 42 soil samples from 0–15 cm depth using the Fieldspec Pro equipment in a laboratory. Pearson’s correlation and principal component analysis of the soil attributes revealed that the dataset could be grouped based on the texture content. Hierarchical clustering analysis allowed for the extraction of 13 reference spectra. We interpreted the spectra morphologically and resampled them to the Landsat 5 Thematic Mapper satellite bands. Afterward, we elaborated a synthetic soil/rock ...
The Midwest region in Brazil has the largest and most recent agricultural frontier in the country... more The Midwest region in Brazil has the largest and most recent agricultural frontier in the country where there is no currently detailed soil information to support the agricultural intensification. Producing large-extent digital soil maps demands a huge volume of data and high computing capacity. This paper proposed mapping surface and subsurface key soil attributes with 30 m-resolution in a large area of Midwest Brazil. These soil maps at multiple depth increments will provide adequate information to guide land use throughout the region. The study area comprises about 851,000 km2 in the Cerrado biome (savannah) in the Brazilian Midwest. We used soil data from 7908 sites of the Brazilian Soil Spectral Library and 231 of the Free Brazilian Repository for Open Soil Data. We selected nine key soil attributes for mapping and aggregated them into three depth intervals: 0–20, 20–60 and 60–100 cm. A total of 33 soil predictors were prepared using Google Earth Engine (GEE), such as climate a...
Modelagem de dados de sensoriamento remoto para o mapeamento digital de solos e índice relativo de umidade dos solos do Distrito Federal., 2021
Estudiosos ao redor do mundo reconhecem que as ações antrópicas têm intensificado as variações no... more Estudiosos ao redor do mundo reconhecem que as ações antrópicas têm intensificado as variações nos fenômenos naturais na Terra. Os efeitos do chamado aquecimento global são cada vez mais perceptíveis em nível regional. O uso e ocupação indiscriminada das terras, a alta demanda por alimentos e água podem levar a diversos problemas socioeconômicos e ambientais como degradação do solo, assoreamento de corpos hídricos, aumento na ocorrência de queimadas e a crises de abastecimento de água, como a ocorrida no Distrito Federal (DF), Brasil, entre 2015 e 2017. Portanto, estudos com foco em solo e água podem subsidiar ações de gestão racional desses recursos. Nesse contexto, esta pesquisa teve como objetivo desenvolver uma metodologia que inter-relacione classes pedológicas com a dinâmica da água na superfície dos solos por meio de geotecnologias. Os procedimentos envolveram três etapas, as quais: a) mapeamento digital de solos (MDS), b) compilação de um índice relativo de umidade do solo (IRUS) e c) o cruzamento dessas informações cartográficas. Para a primeira etapa, foram estabelecidas as relações pedomorfogeológicas em campo para individualização de área e amostragem de solo, em que 173 perfis de solo foram designados para modelagem multiespectral de solo ao longo de três superfícies geomorfológicas em uma série temporal Landsat (1984 a 2020) construída por computação em nuvem. O segundo passo foi dedicado às estimativas de umidade do solo, realizadas mediante a modelagem por aprendizado de máquina com o algoritmo Random Forest aplicado aos dados dos satélites Sentinel-1 (radar) e Sentinel-2 (óptico), além de atributos dos solos e do terreno. Os modelos dessa etapa foram calibrados por dados de umidade gravimétrica medidos em 40 pontos, distribuídos em quatro setores do DF e extraídos sincronicamente com a passagem do Sentinel-1 sobre a região. Esta etapa foi repetida dez vezes ao longo de um ciclo pluviométrico (2019 a 2020) para o cálculo da variabilidade da umidade do solo na série temporal. Posteriormente, a última fase dedicou-se à avaliação das classes de solo quanto aos índices de umidade para discutir a influência das características diferenciais na variação da umidade ao longo do ano. O MDS gerado atingiu 69% no índice Kappa, que é considerado uma precisão muito boa. As estimativas de umidade do solo tiveram algumas limitações atribuídas à complexidade dos dados de radar, que são afetados por vários fatores biogeofísicos, como vegetação densa e rugosidade do terreno. No entanto, a sobreposição dos mapas possibilitou a compilação do IRUS, que apresentou correspondência com o MDS durante a avaliação qualitativa e quantitativa. As diferentes capacidades de manutenção da água nos perfis dos solos foram observadas de acordo com as propriedades e atributos inerentes a cada classe. Essas informações são úteis na tomada de decisões quanto à conservação ou manejo do solo sob a perspectiva da sustentabilidade.
MAPEAMENTO DIGITAL DE SOLOS DA MICROBACIA DO RIBEIRÃO EXTREMA, DF, A PARTIR DE IMAGENS MULTITEMPORAIS ASTER E BIBLIOTECA ESPECTRAL, 2017
O aumento populacional e das práticas agrícolas, cada vez mais intensivas, faz crescer a necessid... more O aumento populacional e das práticas agrícolas, cada vez mais intensivas, faz crescer a necessidade de levantamentos de solos mais detalhados no Brasil e no mundo, visando o melhor planejamento e monitoramento da exploração dos recursos naturais, a fim de se reduzir os impactos ambientais produzidos pelas diversas atividades desenvolvidas. No Brasil, entre os anos 1970 e 1980, os levantamentos de solos tiveram maior ênfase, porém, dada às limitações metodológicas da época, foram elaborados em escalas de pouco detalhamento. Deste então, novas técnicas vêm sendo desenvolvidas para potencializar as atividades de mapeamentos pedológicos convencionais. Metodologias envolvendo sensoriamento remoto e técnicas quantitativas para predição da distribuição espacial das classes pedológicas, bem como de seus atributos, têm colocado o mapeamento digital de solos em posição de destaque na realização desta atividade. A principal fonte de informações pedológicas do Distrito Federal (DF) foi elaborada em escala de 1:100.000, pela Embrapa em 1978. Diante das dificuldades apresentadas por material cartográfico realizados em escalas menores, o qual a escassez de detalhes provoca generalizações indevidas sobre a utilização dos solos da região, levantamentos de solos com maior riqueza de informações são imprescindíveis. Este panorama reflete o objetivo geral deste trabalho, que foi mapear classes de solos da microbacia do Ribeirão Extrema (MBRE), no DF, por meio de técnicas de sensoriamento remoto, por meio de extrapolação de biblioteca espectral de solos (BES) disponível em uma microbacia contígua à proposta para esse estudo. Atividades de campo permitiram a avaliação da distribuição dos solos, por meio de relações pedomorfogeológicas, na microbacia detentora da biblioteca espectral de solos e da microbacia deste estudo. Em função da semelhança das feições geomorfológicas e ocorrência de unidades geológicas, a distribuição de solos da MBRE foi considerada muito similar à da microbacia com BES. Análises morfológicas, físicas, químicas e espectroscópicas foram realizadas para as classes de solos de ocorrência em ambas as microbacias e somadas às demais classes de ocorrência restrita na MBRE. As curvas espectrais foram associadas gerando a BES xvi da MBRE, DF. Para o mapeamento digital dos solos foi utilizada uma imagem composta elaborada a partir das imagens do sensor ASTER de solos expostos de uma série multitemporal entre anos 2001, 2004 e 2006. Mediante a utilização do algoritmo Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis – MESMA, a Biblioteca Espectral gerada, juntamente com a imagem composta dos solos expostos da área estudada, foi submetida à processamentos digitais com utilização de técnicas de análises espectrais, gerando-se o mapa digital de solos da microbacia do Ribeirão Extrema, DF, o qual foi avaliado pelo índice Kappa como de boa qualidade.
Geotechnologies allow natural resources to be surveyed more quickly and cheaply than traditional ... more Geotechnologies allow natural resources to be surveyed more quickly and cheaply than traditional methods. This paper aimed to produce a digital soil map (DSM) based on Landsat time series data. The study area, located in the eastern part of the Brazilian Federal District (Rio Preto hydrographic basin), comprises a representative basin of the Central Brazil plateau in terms of pedodiversity. A spectral library was produced based on the soil spectroscopy (from the visible to shortwave infrared spectral range) of 42 soil samples from 0–15 cm depth using the Fieldspec Pro equipment in a laboratory. Pearson’s correlation and principal component analysis of the soil attributes revealed that the dataset could be grouped based on the texture content. Hierarchical clustering analysis allowed for the extraction of 13 reference spectra. We interpreted the spectra morphologically and resampled them to the Landsat 5 Thematic Mapper satellite bands. Afterward, we elaborated a synthetic soil/rock ...
The Midwest region in Brazil has the largest and most recent agricultural frontier in the country... more The Midwest region in Brazil has the largest and most recent agricultural frontier in the country where there is no currently detailed soil information to support the agricultural intensification. Producing large-extent digital soil maps demands a huge volume of data and high computing capacity. This paper proposed mapping surface and subsurface key soil attributes with 30 m-resolution in a large area of Midwest Brazil. These soil maps at multiple depth increments will provide adequate information to guide land use throughout the region. The study area comprises about 851,000 km2 in the Cerrado biome (savannah) in the Brazilian Midwest. We used soil data from 7908 sites of the Brazilian Soil Spectral Library and 231 of the Free Brazilian Repository for Open Soil Data. We selected nine key soil attributes for mapping and aggregated them into three depth intervals: 0–20, 20–60 and 60–100 cm. A total of 33 soil predictors were prepared using Google Earth Engine (GEE), such as climate a...
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Thesis Chapters by Jean J Novais
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da MBRE, DF. Para o mapeamento digital dos solos foi utilizada uma imagem composta elaborada a partir das imagens do sensor ASTER de solos expostos de uma série multitemporal entre anos 2001, 2004 e 2006. Mediante a utilização do algoritmo Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis – MESMA, a Biblioteca Espectral gerada, juntamente com a imagem composta dos solos expostos da área estudada, foi submetida à processamentos digitais com utilização de técnicas de análises espectrais, gerando-se o mapa digital de solos da microbacia do Ribeirão Extrema, DF, o qual foi avaliado pelo índice Kappa como de boa qualidade.
Papers by Jean J Novais
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da MBRE, DF. Para o mapeamento digital dos solos foi utilizada uma imagem composta elaborada a partir das imagens do sensor ASTER de solos expostos de uma série multitemporal entre anos 2001, 2004 e 2006. Mediante a utilização do algoritmo Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis – MESMA, a Biblioteca Espectral gerada, juntamente com a imagem composta dos solos expostos da área estudada, foi submetida à processamentos digitais com utilização de técnicas de análises espectrais, gerando-se o mapa digital de solos da microbacia do Ribeirão Extrema, DF, o qual foi avaliado pelo índice Kappa como de boa qualidade.