Data, research code (in R language), and metadata related to the Soils of the Upper Part of Itatiaia National Park (INP) for Hyperspectral Soil Mapping Up to this point, this data, and code were used in the Doctoral thesis of Elias Mendes Costa and Yuri Andrei Gelsleichter, and the following publications. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Dados, código de pesquisa (em linguagem R) e metadados relacionados aos Solos e ao Mapeamento da Parte Superior do Parque Nacional de Itatiaia (PNI) para o Mapeamento Hiperespectral de Solos Até este momento, esses dados, e códigos foram utilizados nas teses de doutorado de Elias Mendes Costa e de Yuri Andrei Gelsleichter e nas seguintes publicações. Gelsleichter, Y. A., Costa, E. M., dos Anjos, L. H. C., & Marcondes, R. A. T. (2023). Enhancing soil mapping with hyperspectral subsurface images generated from soil lab vis-SWIR spectra tested in southern Brazil. Geoderma Regional, e00641. doi: https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2023.e00641 link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352009423000378 Costa, E. M., Pinheiro, H. S. K., Anjos, L. H. C. dos, Marcondes, R. A. T., & Gelsleichter, Y. A. (2020). Mapping soil properties in a poorly-accessible area. Revista Brasileira de Ciência Do Solo, 44. doi: https://doi.org/10.36783/18069657rbcs20190107 link: https://www.rbcsjournal.org/article/mapping-soil-properties-in-a-poorly-accessible-area/ Costa, E. M., dos Anjos, L. H. C., Pinheiro, H. S. K., Gelsleichter, Y. A., & Marcondes, R. A. T. (2020). Spatial Bayesian belief networks: A participatory approach for mapping environmental vulnerability at the Itatiaia National Park, Brazil. Environmental Earth Sciences, 79, 1–13. doi: https://doi.org/10.1007/s12665-020-09099-9 link: https://link.springer.com/article/10.1007/s12665-020-09099-9#citeas The code is arranged to deliver the outputs in their respective folders.

Acknowledgments to the entire coordination team of the Itatiaia National Park, especially Marcelo Motta, Léo Nascimento, and Gustavo Tomzhinski, for all the support provided and for supplying the cartographic base available at the park. Funding: This study was funded in part by the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Finance Code 001; FAPERJ - Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Project PENSA RIO - Call E_34/2014 - Order number: 205242); with additional financial support from the TEMPUS PUBLIC FOUNDATION and Climate Food and Farming - Global Research Alliance Development Scholarships (CLIFF-GRADS). ---------------------------------------- Agradecimentos a toda a coordenação do Parque Nacional de Itatiaia em especial Marcelo Motta, Léo Nascimento e Gustavo Tomzhinski por todo apoio prestado e pelo fornecimento da base cartográfica disponível no parque. Financiamento: Este estudo foi financiado em parte pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001; FAPERJ - Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Projeto PENSA RIO - Edital E_34/2014 - Pedido: 205242); com apoio financeiro adicional da TEMPUS PUBLIC FOUNDATION e Climate Food and Farming - Global Research Alliance Development Scholarships (CLIFF-GRADS).

{"references": ["Gelsleichter, Y. A., Costa, E. M., dos Anjos, L. H. C., & Marcondes, R. A. T. (2023). Enhancing soil mapping with hyperspectral subsurface images generated from soil lab vis-SWIR spectra tested in southern Brazil. Geoderma Regional, e00641. doi: https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2023.e00641", "Costa, E. M., Pinheiro, H. S. K., Anjos, L. H. C. dos, Marcondes, R. A. T., & Gelsleichter, Y. A. (2020). Mapping soil properties in a poorly-accessible area. Revista Brasileira de Ci\u00eancia Do Solo, 44. doi:\u00a0https://doi.org/10.36783/18069657rbcs20190107", "Costa, E. M., dos Anjos, L. H. C., Pinheiro, H. S. K., Gelsleichter, Y. A., & Marcondes, R. A. T. (2020). Spatial Bayesian belief networks: A participatory approach for mapping environmental vulnerability at the Itatiaia National Park, Brazil. Environmental Earth Sciences, 79, 1\u201313. doi:\u00a0https://doi.org/10.1007/s12665-020-09099-9"]}