Uso de modelos espectrales VIS – NIR para la determinación del contenido de carbono del suelo

Abstract

Las técnicas de espectroscopía tienen el potencial para mejorar o reemplazar los métodos convencionales de análisis de suelos. Son rápidas, no destructivas, no utilizan reactivos ni químicos peligrosos, son amigables con el medio ambiente y un espectro único permite la caracterización simultánea de varias propiedades del suelo. El objetivo de este trabajo fue determinar el contenido de carbono del suelo por medio de la calibración de modelos espectrales VIS – NIR. Con una red rígida se recolectaron 102 muestras en cinco profundidades de estudio (de 0 a 5 cm; 5 a 10 cm; 10 a 15 cm; 15 a 20 cm y 20 a 25 cm) para un total de 510 muestras, en las que se les determinaron los contenidos de CO, arena, limo, arcilla y densidad aparente por medio de pruebas analíticas convencionales. Se realizó la toma de respuestas espectrales en la franja VIS – NIR de cada muestra, para la construcción de modelos de estimación por regresión de mínimos cuadrados parciales. Se obtuvo un modelo de estimación representativo para el contendido de CO con un R2 0,70; RMSE de 0,13 y RPD 1,60, lo que indica que el modelo tiene una buena capacidad de predicción. El uso de las técnicas de espectroscopía, el análisis multivariado y la geoestadística permitieron analizar la influencia del manejo agrícola en el contenido de CO. Los valores más altos para este atributo se encontraron en los lotes con cultivos semestrales, en comparación con los de cultivos permanentes.

Abstract: Spectroscopy techniques have the potential to improve or replace conventional methods of soil analysis. They are fast, non-destructive, do not use reagents or dangerous chemicals, are friendly to the environment and a single spectrum allows the simultaneous characterization of several properties of the soil. The aim of this study was to determinate the carbon content of the soil by the calibration of VIS - NIR spectral models. With a rigid grid system, 102 samples were collected in five depths (from 0 to 5 cm, 5 to 10 cm, 10 to 15 cm, 15 to 20 cm and 20 to 25 cm) for a total of 510 samples. The contents of CO, sand, silt, clay and bulk density were determined by conventional analytical tests. The spectral responses were taken in the VIS - NIR band of each sample, for the construction of estimation models by partial least squares regression. A representative estimation model was obtained for the content of CO with an R2 0,70; RMSE of 0,13 and RPD 1,60, which indicates that the model has a good prediction capacity. The use of spectroscopic techniques, multivariate analysis and geostatistics allowed analyzing the influence of agricultural management on the CO content. The highest values for this attribute were found in the parcels with semi-annual crops, in comparison with those with permanent crops.