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Periódicos Brasileiros em Medicina Veterinária e Zootecnia

Predição dos teores de matéria orgânica e argila do solo por espectroscopia no infravermelho próximo - NIRS

Lazzaretti, Bruno PedroSilva, Leandro Souza daDrescher, Gerson LaersonDotto, André CarnielettoBritzke, DarinesNõrnberg, José Laerte

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 e a geração de resíduos. Uma alternativa a estes métodos é o uso da espectroscopia no infravermelho próximo (near infrared spectroscopy - NIRS). O objetivo deste trabalho é avaliar modelos de quantificação dos teores de argila e de MOS em amostras de solo utilizando dados espectrais por meio da técnica NIRS. Foram utilizadas 400 amostras de solos com amplitude nos teores de MOS e argila para geração de uma curva de calibração. A argila foi determinada pelo método do densímetro e a MOS por meio da solução sulfocrômica. Para calibração, utilizou-se os espectros originais (absorbância) e com pré-tratamento espectral (Savitzky-Golay derivative) das 400 amostras nos seguintes modelos: 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 (SVM) de duas maneiras: com 40 amostras aleatórias oriundas daquelas utilizadas na calibração e com outras 200 novas amostras desconhecidas. 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 (menor R² e maior 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...(AU)

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