Nicolas Matheus Ribeiro Ortiz
Título do projeto de dissertação: SENSORIAMENTO HIPERESPECTRAL PRÓXIMO IN SITU PARA DETECÇÃO DE MICROPLÁSTICOS EM SOLOS COSTEIROS DE SANTA CATARINA
Resumo: Atualmente os microplásticos (MPs) emergem como uma preocupação ambiental crescente, com impactos significativos em ecossistemas terrestres. Estudos recentes demonstram que os MPs alteram propriedades físicas e químicas do solo, afetando negativamente o desempenho de cultivos e a qualidade do solo. Essas partículas representam um risco para a biodiversidade, à saúde humana e animal, uma vez que podem ser facilmente ingeridas e incorporadas na cadeia alimentar. A análise da literatura revela uma tendência preocupante de aumento da concentração de MPs em ambientes terrestres, com destaque para a sua presença em solos agrícolas, devido ao uso intensivo de fertilizantes e à degradação de plásticos de uso único, bem como em zonas costeiras, refletindo a íntima relação com os ecossistemas marinhos e a sua sensibilidade à poluição plástica. Os impactos dos MPs comprometem as propriedades do solo, alterando processos biogeoquímicos das regiões costeiras, afetando diretamente os ecossistemas e as comunidades que dependem desses ambientes. Essa problemática é agravada pela falta de metodologias padronizadas para a identificação e quantificação desses materiais
no ambiente. Tal cenário motiva a necessidade de desenvolver tecnologias inovadoras e métodos de análise mais eficientes para enfrentar esse desafio global. A partir dessa análise, é evidente a urgência de
promover pesquisas que abordam soluções práticas para a mitigação dos efeitos dos MPs, além de desenvolver políticas públicas eficazes para o manejo desses resíduos, principalmente em áreas costeiras. O presente estudo propõe uma metodologia que combina sensoriamento próximo com algoritmos de inteligência artificial para a análise de MPs em solos/sedimentos costeiros. A coleta de amostras será realizada em dois pontos na Ilha de Florianópolis, Santa Catarina, seguida pelo preparo e
análise dessas amostras em laboratório. A identificação dos MPs será feita por microscopia de fluorescência e sensoriamento por espectrorradiometria, complementada por modelos de inteligência artificial para o processamento e interpretação dos dados hiperespectrais (região do visível ao infravermelho de onda curta, 350 – 2500 nm). A pesquisa buscará otimizar os modelos existentes e desenvolver novas abordagens para melhorar a precisão e a interpretabilidade dos resultados, visando fornecer dados mais confiáveis e detalhados sobre a contaminação por MPs em solos costeiros.
