Este projeto apresenta uma série de estratégias para que os modelos possam oferecer predições de qualidade quando são utilizados em solos de zonas ou regiões novas (target zones). O processo destas estratégias se baseia na recalibração dos modelos (inicialmente obtidos) pela adição de um pequeno número de amostras as áreas ou zonas target , num processo denominado spiking . Todas as estratégias são direcionadas para se obter predições de grande qualidade quando os modelos recalibrados ( spiked models ) são utilizados no restante das amostras da região target e, em essência são: i) identificar que tipo de amostras da área ou região alvo ( target ) devem ser selecionadas para que os modelos recalibrados ofereçam predições de grande qualidade nestas zonas ou regiões; ii) elevar a importância relativa (dentro dos modelos) das amostras adicionadas para que esses sejam mais precisos e exatos para este tipo de amostras e, consequentemente, no restante daquelas das áreas ou regiões alvos ( target ); iii) utilizar espectros radiométricos híbridos para dar mais relevância ao espaço espectral situado entre as amostras dos modelos e as amostras regiradas das zonas ou regiões alvos ( target ) e que, desta forma, o modelo se apresentará mais robusto sendo mais preciso no resto das amostras da área alvo ( target ).
