Estimativa de propriedades do solo por espectroscopia Vis- NIR-SWIR e variáveis ambientais no sul do Brasil

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Costa, José Janderson Ferreira
• Orientador(a): Giasson, Elvio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Textura do solo; Método estatístico; Sensoriamento remoto; Cor; Reconhecimento do solo; Carbono
• Palavras-chave em Inglês: Proximal hyperspectral sensing; Organic carbon; Soil texture; Soil color; Multivariate models
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/235048

Esta tese apresenta o uso das técnicas de espectroscopia de reflectância (ER) e variáveis ambientais (VAs) para a predição da textura do solo e do carbono orgânico do solo (COS). A ER é uma alternativa às analises físico-químicas laboratoriais na quantificação da textura do solo e do teor de COS, no entanto, a capacidade preditiva dos modelos é influenciada pelas diferenças existentes entre os tipos de pré-processamento espectral, pelos métodos multivariados e pela variabilidade das amostras de solos, dentre outros. Assim, a presente tese teve como objetivo geral estudar os efeitos que a estratificação das amostras pela cor do solo provoca no desempenho dos modelos e estudar os efeitos da inclusão de uma segunda variável preditora (variáveis ambientais) à matriz espectral. A tese é composta por três estudos. O Estudo 1 avaliou o uso de parâmetros de cor baseados no espectro visível (Vis) combinados com estatística multivariada para estratificar amostras de solo de uma biblioteca espectral local e comparar os resultados de diferentes modelos de predição de COS, argila, areia e silte. As amostras de solos foram coletadas no Parque Nacional de São Joaquim, Santa Catarina, Brasil. Dados de reflectância do solo foram obtidos por espectroscopia Vis-NIR-SWIR. Os teores de COS foram determinados por combustão seca. As frações areia, silte e argila foram determinadas utilizando o método da Pipeta. Nesse estudo concluiu-se que o uso de parâmetros de cor aplicados na classificação de amostras de solos melhorou o desempenho dos modelos. O Estudo 2 teve como objetivos: (a) aplicar os parâmetros de cor baseados em Vis na estratificação de uma biblioteca espectral regional de solos; (b) avaliar o desempenho dos modelos preditivos gerados a partir da estratificação Fuzzy K-means da biblioteca espectral de solo e (c) explicar as possíveis mudanças na precisão da predição com base nos modelos estratificados. Para isso, foi utilizada uma biblioteca espectral regional de solos com 1.535 amostras de solo. Nesse estudo concluiu- se que a estratificação da biblioteca espectral regional é uma boa estratégia para melhorar as avaliações regionais dos recursos do solo. O Estudo 3 teve como objetivo combinar as VAs com às curvas espectrais Vis-NIR-SWIR para melhorar as estimativas do teor de COS e das frações areia, argila e silte. Nesse estudo concluiu-se que a inclusão de uma segunda variável preditora melhorou o desempenho dos modelos de predição. Assim, concluiu-se de modo geral que as metodologias testadas melhoraram o desempenho dos modelos na predição das propriedades do solo e que, do ponto de vista analítico e agronômico, podem ser utilizados como métodos complementares às análises de solo.