Aprendizado de máquina aplicado na análise de agregados de solos agrícolas em regiões tropicais

Abstract

A análise de agregados do solo, fundamental para a qualidade estrutural de solos agrícolas, apresenta-se como um atributo diretamente influenciado pelas práticas de manejo agrícola. Dessa forma, estratégias de conservação de precisão vêm sendo desenvolvidas com foco em práticas de manejo adequado do solo agrícola. Nesse contexto, a avaliação da agregação configura-se como um indicador da condição solo, compreendido como um produto das dinâmicas física, química, biológica e também antrópica do meio. A identificação e análise de atributos como tamanho, forma e outras características dos agregados possibilitam a compreensão das dinâmicas do solo, contribuindo para a tomada de decisão e para a orientação de manejos mais adequados. Ressalta-se, no entanto, a complexidade morfológica dos agregados, a qual impõe desafios metodológicos e demanda abordagens mais ágeis e precisas. Diante desse cenário, o processamento de imagens digitais de alta resolução, aliado a modelos de deep learning, destaca-se como procedimento promissor para a análise da agregagação solos agrícolas. Abordagens como essas favorecem a segmentação e classificação de características relevantes da agregação, contribuindo para diagnósticos detalhados e subsidiando práticas de manejo sustentável e regenerativo. Com base nesse panorama, estabeleceu-se como objetivo do trabalho, o desenvolvimento de um método baseado em sistema autônomo para subsidiar a análise de agregados de solos agrícolas de regiões tropicais, por meio da manipulação de imagens digitais e da aplicação de redes neurais convolucionais (RNC). O método de estudo proposto foi configurado em três etapas: (i) amostragem de solos e procedimentos laboratoriais, os quais viabilizaram o preparo adequado das amostras e a obtenção de ampla diversidade amostral; (ii) aquisição e processamento de imagens digitais de fragmentos visíveis dos solos, por meio da fotografia de macroagregados retidos na peneira de 4 mm, com posterior elaboração do banco de imagens e aplicação de processamentos digitais para composição dos bancos de treinamento; (iii) aplicação dos modelos de redes neurais convolucionais (CNN), etapa em que foi proposta uma CNN de baixa complexidade para classificação morfométrica de agregados, enquanto se utilizou a arquitetura U-Net para a segmentação de características representativas de perturbações físicas e biológicas. Os modelos empregados permitiram a condução de abordagens de avaliação e breves análises dos agregados, possibilitando a compreensão das características dos solos agrícolas a partir da análise de imagens digitais, com uso de modelos de deep learning. A classificação morfológica demonstrou desempenho satisfatório nas classes extremas, e a segmentação com U-Net apresentou boa precisão, mesmo diante de desafios ópticos e morfológicos. Os modelos desenvolvidos evidenciaram potencial para análises automatizadas, sobretudo em solos tropicais, com contribuições relevantes para as ciências ambientais no meio físico solo, no contexto da agricultura regenerativa e sustentável.

Soil aggregate analysis, which is fundamental to the structural quality of agricultural soils, is directly influenced by land management practices. In response to this, precision conservation strategies have been developed with a focus on appropriate agricultural soil management. Within this context, the evaluation of aggregation serves as an important indicator of soil condition, as it reflects the physical, chemical, biological, and anthropogenic dynamics acting upon the environment. The identification and characterization of attributes such as aggregate size, shape, and structural features enhance the understanding of soil functioning and support decision making for more effective and sustainable management practices. However, the inherent morphological complexity of soil aggregates presents methodological challenges that demand more efficient and accurate analytical approaches. In this scenario, the integration of high resolution digital image processing with deep learning techniques has emerged as a promising solution for the analysis of soil aggregation. These approaches facilitate the segmentation and classification of relevant aggregation features, enabling detailed assessments and supporting the development of regenerative and sustainable management strategies. Based on this rationale, the objective of this study was to develop a method grounded in an autonomous system for the analysis of agricultural soil aggregates in tropical environments, using digital image processing and convolutional neural networks. The proposed methodology was structured into three main stages: (i) soil sampling and laboratory procedures, which ensured the preparation of a diverse and representative sample set; (ii) acquisition and processing of digital images of soil macroaggregates retained on a 4 millimeter sieve, followed by the construction of an image database and the application of digital processing techniques to generate training datasets; and (iii) implementation of convolutional neural network models, where a low complexity model was applied for morphometric classification of aggregates, and the U-Net architecture was used to segment features indicative of physical and biological disturbances. The models employed enabled targeted evaluations and preliminary analyses of soil aggregate morphology, providing insights into the structural characteristics of agricultural soils through the interpretation of digital images via deep learning algorithms. The classification model achieved satisfactory performance in distinguishing extreme morphological classes, while the U-Net architecture demonstrated strong segmentation accuracy, even under conditions of optical and morphological variability. These results highlight the potential of the proposed approach for automated analysis of soil aggregates, particularly in tropical regions, with relevant contributions to environmental science and sustainable agriculture.