Espectroscopia no infravermelho próximo para estimativa dos teores de argila e de matéria orgânica em amostras de solo
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2019-07-19Metadatos
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Dentre os constituintes do solo, especial atenção é voltada aos teores de argila e de matéria orgânica do solo (MOS), pois, entre outros aspectos, são determinantes para retenção de nutrientes e a formação de agregados no solo, os quais afetam diretamente o potencial produtivo das culturas. Os métodos mais comumente utilizados para quantificação destes constituintes apresentam algumas desvantagens, como o uso de reagentes químicos, a geração de resíduos, a demora na execução das análises, além de serem trabalhosas. Uma alternativa a estes métodos é o uso da espectroscopia no infravermelho próximo (Near Infrared Spectroscopy – NIRS). O objetivo deste trabalho é desenvolver modelos de quantificação dos teores de argila e de matéria orgânica em amostras de solo utilizando dados espectrais por meio da técnica de espectroscopia no infravermelho próximo - NIRS. Foram utilizadas 400 amostras de solos oriundas do laboratório de rotina da UFSM, 100 para cada classe de argila do solo (classe 1 argila > 60%; classe 2 argila entre 41 e 60%; classe 3 argila entre 21 e 40% e classe 4 argila ≤ 20%), para geração de uma curva de calibração. A argila foi determinada pelo método do densímetro e a matéria orgânica por meio da solução sulfocrômica. Para calibração com modelos matemáticos previamente conhecidos, utilizou-se os espectros brutos (absorbância) e com pré-tratamento espectral (Savitzky-Golay derivative) das 400 amostras. Para calibração foram utilizados modelos com quatro algoritmos: Multiple linear regression (MLR), Partial last squares regression (PLSR), Support vector machine (SVM) e Gaussian process regression (GPR). A validação da curva foi realizada com o modelo que apresentou melhor desempenho na calibração (maior R2 e menor RMSE) e de duas maneiras: com 40 amostras aleatórias (10 de cada classe de argila) utilizadas na calibração e com outras 200 novas amostras (50 de cada classe de argila) desconhecidas oriundas do laboratório de rotina da UFSM. O teor de argila das amostras de solo afeta a capacidade preditiva da curva de calibração da estimativa do teor de MOS pelo NIRS. A validação das curvas apresentou pior desempenho (maior R² e menor RMSE) quando feita a partir de amostras desconhecidas, cujo modelo tende a superestimar os teores mais baixos e subestimar os teores mais elevados de argila e MOS. Apesar do potencial do NIRS, para que a predição destes atributos via NIRS seja utilizada em laboratórios de análises de solos, outros estudos de calibração ainda são necessários.
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