Sugestão de amostragem para análise de atributos físicos do solo orientada pelo...

A avaliação dos atributos do solo é de suma importância para a tomada de decisão no manejo agrícola. Entretanto, discute-se a densidade amostral praticada de forma que represente a realidade da lavoura. Além de morosa, a amostragem e a análise de solo possuem custo elevado, se configurando como um entrave para essa etapa da produção. O objetivo do presente trabalho foi coletar espectros de uma lavoura com espectrômetro de infravermelho próximo (NIR), avaliar a criação de modelos de predição para textura (argila, areia e silte), matéria orgânica (MO) e carbono orgânico (OC) e propor uma amostragem indeformada para atributos físicos guiada pelo mapeamento com alta densidade espacial. Foram coletados 305 espectros de campo com um espectrômetro NIR e 72 amostras de solo para determinação de atributos físico-químicos em laboratório. Com esses dados foram calibrados modelos preditivos utilizando o modelo estatístico de regressão LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) para os atributos estudados. Posteriormente foi realizada modelagem geoestatística e confecção de mapas desses atributos. Por fim, por meio das informações em alta resolução espacial obtidas com o espectro, sugeriu-se pontos para coleta de amostras de solo indeformadas. Textura, MO e OC apresentaram boa resposta espectral no NIR e os modelos foram satisfatórios para predição desses atributos. Futuros trabalhos podem avaliar se os pontos de coleta sugeridos para amostragem indeformada diferem na estrutura física do solo.

Título em Inglês

Sampling suggestion for soil physical attributes analysis guided by diffuse spectrometer mapping

Palavras-chave em Inglês

Precision agriculture
Soil attributes
Soil spectroscopy
Soil physics

Resumo em Inglês

The evaluation of soil attributes is of great importance for decision-making in agriculture. However, a sample density that represents the reality of soil attributes variation is discussed. In addition of being time-consuming, soil sampling and analysis have a high cost, being an obstacle to this step of production. The objective of this study was to acquire online near infrared (NIR) spectra of an area, calibrate prediction models for texture (clay, sand and silt), organic matter (MO) and organic carbon (OC) and propose an undeformed sampling grid for physical attributes guided by soil mapping with high spatial density provided by the sensor. A total of 305 field spectra with an NIR spectrometer and 72 soil samples were collected to determine physical- chemical attributes in the laboratory. These data were used to fit predictive models using the statistical regression model LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) for the attributes studied. Then, geostatistical modeling and map generation of these attributes was performed. Through the information in high spatial resolution obtained with the spectrum, points for the collection of undeformed soil samples were suggested. Texture, OM and OC presented reasonable spectral response in NIR and the models were satisfactory for prediction of these attributes. Future studies can evaluate whether the collection points suggested for undeformed sampling differ in soil physical structure.

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Data de Publicação

2022-08-03

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