Mapeamento de fósforo por técnicas de espectroscopia VIS-NIR e suscetibilidade magnética dos solos do Planalto Ocidental Paulista - Gomes, Romário Pimenta [UNESP] (2021)
Mapas precisos de fósforo (P) do solo, em todo noroeste do estado de São Paulo, tornam-se praticamente inviáveis por métodos laboratoriais convencionais. A suscetibilidade magnética (SM), a espectroscopia de reflectância difusa (ERD) e a cor do solo, aliados a modelos matemáticos, possibilitam o mapeamento do padrão espacial do fósforo no solo, permitindo melhorar a gestão de P, tanto do ponto de vista agrícola, quanto ambiental. Desse modo, objetivou-se nesse estudo, avaliar a capacidade da ERD, SM e a cor do solo no mapeamento de P em solos de diferentes litologias e grau de dissecação da paisagem em grandes áreas. Foram coletadas 200 amostras de solo de arenito e basalto na profundidade de 0,0 – 0,2 m, em três estágios de dissecação da paisagem, representativas da variabilidade fisiográfica do Planalto Ocidental Paulista (POP). O Ptotal, Padsorvido (Pads) e o Pdisponível foram obtidos por método químico convencional e estimados por ERD com calibração quimiométrica por análise de regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR). O Pads também foi obtido por “Random Forest” (RF) usando a SM e o índice de avermelhamento (IAV) como variáveis preditoras. Os resultados foram submetidos à análise estatística descritiva, multivariada e o padrão espacial por análise geoestatística. A distribuição espacial do fósforo é influenciada pela geologia e pelo grau de dissecação da paisagem, sendo os óxidos de ferro (goethita e hematita) os mais importantes indicadores de ambientes com maiores e menores potenciais de adsorção e teores de fósforo. A caracterização das curvas espectrais permite diferenciar o conteúdo de fósforo do solo com base nos óxidos de ferro. A análise por regressão de PLSR dos dados espectrais na região do visível e infravermelho próximo (VIS-NIR) possibilita a predição de Ptotal e Pads do solo, sendo semelhante ao obtido por método convencional. Análise de aprendizagem de máquina como “random forest” são modelos matemáticos eficientes na predição e caracterização de ambientes com ampla variação de Pads no contexto solo-paisagem. As correlações entre Pads e SM (R2 = 0,75; p < 0,001), IAV (R2 = 0,68; p < 0,005) e a análise de “Random Forest” (R2 = 0,90 e RMSE = 61) indicam o sinal magnético e a cor do solo como marcadores sensíveis da variação de Pads, e fortes atributos preditores na caracterização espacial de Pads do solo em grandes áreas sob complexidade litológica e grau de dissecação da paisagem. A variabilidade espacial do P no solo estimada por ERD e SM valida o uso das técnicas no mapeamento de atributos do solo em grandes áreas. Podendo ser usado como base para desenvolver um inventário de dados de P do solo, bem como monitorar possíveis consequências do uso e manejo do solo.