Espectroscopia de reflectância para análise textural de amostras de solo legadas do Estado de Santa Catarina - Silva, Elisângela Benedet da (2018)
As demandas globais por informação de solos e para a construção de grandes bases de dados têm impulsionado a aplicação de abordagens quantitativas para a estimativa dos atributos do solo. Nesse contexto, a espectroscopia de reflectância (ER) surge como uma técnica rápida, não destrutiva, acurada e de melhor relação custo-benefício que as técnicas de análise convencionais. Entretanto, no Estado de Santa Catarina, os estudos de solos em que a ER foi aplicada são pouco abrangentes. Nessa pesquisa, a ER na região do VIS-NIRSWIR foi empregada para a predição do conteúdo de areia e argila a partir de um conjunto de amostras de solos pré-existentes coletadas em áreas de lavoura, abrangendo cerca de 90% dos municípios catarinenses. No capítulo 1 foi realizada uma revisão de literatura sobre a produção científica da ER no âmbito da ciência do solo, destacando as pesquisas nas regiões do VIS-NIRSWIR e MIR. A abordagem espectroscópica foi aplicada e avaliada em dois estudos distintos: (i) na comparação do desempenho de 5 modelos estatísticos multivariados e de 6 técnicas de pré-processamento dos espectros na predição dos teores de areia e argila do solo (Capítulo 2) e, (ii) na avaliação do uso dos teores de argila preditos para a alocação das amostras de solos em classes texturais distintas para fins de enquadramento nos programas de seguro agrícola (Capítulo 3). Os resultados alcançados confirmaram o grande potencial da ER associada as técnicas quimiométricas na predição da textura do solo usando um conjunto legado de amostras de solos. Os modelos de predição do conteúdo de argila foram mais precisos que os modelos de predição do conteúdo de areia. Em geral, as técnicas de pré-processamento por correção da dispersão apresentaram melhor desempenho que as técnicas com aplicação de derivadas. Os espectros não pré-processados apresentaram bons resultados, principalmente na predição do conteúdo de areia do solo. Entre os modelos avaliados, o Cubist apresentou o melhor desempenho na predição do conteúdo de areia (Cubist>RF>SVM>PLS>GPR) e argila (Cubist>SVM>GPR>RF>PLS). A ER mostrou-se útil na alocação das classes texturais indicando o grande potencial da técnica para uso nos laboratórios de rotina. Além disso, este estudo contribui para avançar na caracterização do comportamento espectral dos solos de Santa Catarina.