Matheus Benchimol Ferreira De Almeida

A erosão hídrica do solo no município de Vassouras (RJ) estão associados, em grande medida, às transformações históricas do uso da terra e às formas de manejo agropecuário adotadas em áreas de encosta. Diante desse quadro, o artigo objetiva conectar a literatura sobre a transformação do uso do solo em Vassouras e seus desdobramentos ambientais. Para tal, aborda o papel do ciclo do café na reorganização territorial e na conversão da Mata Atlântica; caracteriza a transição subsequente para pastagens extensivas e os mecanismos associados à degradação do solo; sintetiza os impactos da erosão hídrica do solo e da fragmentação da cobertura florestal; por fim, identifica iniciativas governamentais e instrumentos voltados à conservação e recuperação do solo, incluindo ações com efeitos indiretos. Adota-se uma revisão narrativa de caráter interdisciplinar, fundamentada em história ambiental, geografia histórica, geomorfologia e ciência do solo, complementada por documentos institucionais, marcos legais e bases de dados de mapeamento de uso e cobertura do solo. Conclui-se que estratégias de recuperação em Vassouras demandam a integração entre conservação de solo e água, restauração da vegetação nativa em áreas sensíveis e instrumentos de governança, apoiados por monitoramento e mapeamentos das áreas que necessitam ser priorizadas na aplicação de recursos oriundos das políticas e programas governamentais

Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas.