Estimativa de propriedades do solo por espectroscopia Vis- NIR-SWIR e variáveis ambientais no sul do Brasil | Estimative of soil properties by Vis-NIR-SWIR spectroscopy and environmental variables in southern Brazil

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.

This thesis presents the use of reflectance spectroscopy (RS) techniques and environmental variables (EVs) for the prediction of soil texture and soil organic carbon (SOC). Reflectance spectroscopy is an alternative to physical-chemical laboratory analyzes in the quantification of soil texture and SOC content; however, the predictive capacity of the models is influenced by differences between the types of spectral pre-processing, multivariate methods, and variability of soil samples used to calibrate multivariate methods, among others. Thus, the present thesis aimed to study the effects that soil heterogeneity causes on the performance of the models, and study the effects of including a second predictor variable (environmental variables) to the spectral matrix. The thesis is composed of three studies. Study 1 evaluated the use Vis-based-color parameters combined with multivariate statistical techniques to group soil samples from a local spectral library and comparing the results of different SOC, clay, sand and silt prediction models. Soil sampling in the region of São Joaquim National Park, Santa Catarina State, Brazil. Soil reflectance data were obtained by Vis-NIR-SWIR spectroscopy. Soil organic carbon content was determined by dry combustion in an elemental analyzer. Sand, silt and clay fractions were determined using the pipette method. In this study, it was concluded that the use of color parameters applied in the classification of soil samples improved the performance of the models in predicting the properties of the soil studied. Study 2 aimed to (a) to apply Vis-based color parameters on the stratification of a regional soil spectral library; (b) to evaluate the performance of the predictive models generated from the Fuzzy K-means stratification of the spectral library and (c) to explain the possible changes in prediction accuracy based on the stratified models. Thus, a regional soil spectral library with 1,535 samples from the State of Santa Catarina, Brazil, was used. In this study it was concluded that the stratification of a regional spectral library is a good strategy to improve regional soil resource assessments, reducing the prediction error in qualitative soil properties determination. Study 3 aimed to combine the EVs with the Vis- NIR-SWIR spectral curves to improve the estimates of the SOC content and the fractions sand, clay, and silt. In this study, it is concluded that the inclusion of a second predictor variable improved the performance of the prediction models, with an increase in the value of R2 and a reduction of RMSE. Thus, it was generally concluded that the methodological procedures tested improved the performance of the models in predicting soil properties and that, from an analytical and agronomic point of view, soil analyses can be used as complementary methods.