Espectroscopia de reflectância para análise textural de amostras de solo legadas do Estado de Santa Catarina | Soil spectroscopy for textural analysis of legacy soils samples of Santa Catarina State

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.

Global demands for soil information and for the development of large databases has led to the application of the quantitative approaches for estimating soil attributes. In this context, soil spectroscopy appears as a fast, non-destructive, accurate and cost-effective technique to predict soil attributes. However, in the Santa Catarina State (SC), Brazil, soil studies in which soil spectroscopy was applied are not wide coverage limited to local scale.. In this research, VIS-NIRSWIR reflectance spectroscopy was used to predict sand and clay contents from a set of legacy soils samples collected in farming areas, covering approximately 90% of the municipalities of SC. The spectroscopic approach was evaluated in two different studies: (i) to compare the performance of six preprocessing techniques and five multivariate methods in the prediction of sand and clay content (Chapter 2) and (ii) to use the predicted clay content values to classify soil into textural classes for agricultural insurance programs (Chapter 3). In addition, it was carried out a review of soil spectroscopy in the VIS-NIR-SWIR and MIR region based on scientific literature in soil science (Chapter 1). The results confirmed the potential of soil spectroscopy approach associated to chemometrics methods to predict soil attributes using heterogeneous soil samples. Models for predicting clay content were better than models to predict sand. In general, the scatter-corrective preprocessing techniques performed better than derivatives techniques. RAW spectra presented competitive results, mainly in the prediction of sand content. Among methods applied, the Cubist presented the best performance in the prediction of the two attributes. Reflectance spectroscopy was useful in the allocation of textural classes indicating its great potential for use in routine laboratories. In addition, this study contributes to improve the knowledge of the spectral behavior of the soils of Brazilian soils.