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https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/19314
Tipo do documento: | Dissertação |
Title: | Predição de carbono, nitrogênio e fósforo no solo por espectroscopia de reflectância vis-NIR |
Other Titles: | Prediction of soil carbon, nitrogen and phosphorus by vis-NIR spectroscopy |
Authors: | Lázaro, Marcela Lopes |
Orientador(a): | Pinheiro, Érika Flávia Machado |
Primeiro coorientador: | Vasques, Gustavo de Mattos |
Primeiro membro da banca: | Vasques, Gustavo de Mattos |
Segundo membro da banca: | Ceddia, Marcos Bacis |
Terceiro membro da banca: | Terra, Fabrício |
Keywords: | Sensoriamento próximo;Agricultura orgânica;Matéria orgânica;Proximal sensing;Organic agriculture;Organic matter |
Área(s) do CNPq: | Agronomia Agronomia |
Idioma: | por |
Issue Date: | 30-Aug-2018 |
Publisher: | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro |
Sigla da instituição: | UFRRJ |
Departamento: | Instituto de Agronomia |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Agronomia - Ciência do Solo |
Citation: | LÁZARO, Marcela Lopes. Predição de carbono, nitrogênio e fósforo no solo por espectroscopia de reflectância vis-NIR. 2020. 52 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia, Ciência do Solo) - Instituto de Agronomia, Departamento de Solos, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2018. |
Abstract: | A espectroscopia de reflectância na região do visível e infravermelho próximo (vis-NIR) vem sendo utilizada como método para predição de atributos do solo, sejam eles químicos, físicos, biológicos ou mineralógicos, apresentando resultados rápidos, sem gerar resíduos e não destrutivos quando comparados aos métodos convencionais de análise. O objetivo geral deste trabalho foi avaliar a acurácia da espectroscopia vis-NIR, aliada ou não a diferentes técnicas de pré-processamentos espectrais, na predição dos teores de C, N e P do solo. Este trabalho foi realizado em amostras de terra de um Planossolo Háplico, sob produção orgânica intensiva de hortaliças, no Sistema Integrado de Produção Agroecológica (SIPA), no município de Seropédica (RJ). Foram coletadas 294 amostras de terra, georreferenciadas num grid de 5x5m, na profundidade de 0-20 cm para a leitura espectral no espectrorradiômetro Field Spec 4. Os espectros, referentes a cada uma das amostras, foram gerados, exportados e analisados quantitativamente através de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), treinados por validação cruzada, validados com dados externos. Paralelamente, com a finalidade de melhorar as predições, foram testados seis pré-processamentos: absorbância, suavização, derivadas por Savitzky-Golay, variação normal padrão, correção multiplicativa do sinal e correção do contínuo. Os modelos de predição para C, N e P apresentaram valores médios de R² de, 0,82; 0,88 e 0,78; RMSE médios de 1,16 g kg-¹; 0,09 g kg-¹; 22,26 mg g-¹ e RPIQ médios de 4,00; 5,34 e 4,46, respectivamente. Os resultados mostraram que a espectroscopia de reflectância vis-NIR é uma técnica que possui acurácia, sendo promissora para predição de C, N e P do solo inclusive sem a necessidade do uso de pré-processamentos espectrais. |
Abstract: | Visible and Near infrared (vis-NIR) reflectance spectroscopy has been used as a method to predict chemical, physical, biological or mineralogical soil attributes with fast and non-destructive results comparing to conventional methods of analysis in Brazil. The aim of this work was to evaluate and determine the accuracy of vis-NIR spectroscopy with and without spectral pre-processing techniques, to predict of C, N and P soil contents. This work was carried out in the SIPA (Integrated System of Agroecological Production) in Seropédica – RJ, Brazil. A total of 294 soil samples were collect at 20 cm depth for chemical characterization of C, N and P and spectral readings, that were made on the Field Spec 4 spectroradiometer. The spectra for each sample were generated and quantitatively analysed by Partial Least Square regression, trained by cross validation and the best models were select and then applied to new soil samples in SIPA (external data). In parallel, six spectral pre-processes were tested to improve predictions: absorbance, smoothing, Savitzky-Goay derivatives, standard normal variation, multiplicative correction of the signal and continuum removal. The prediction models for C, N and P presented mean values of R² of 0.82; 0.88 and 0.78; mean RMSE of 1.16 g kg-¹; 0.09 g kg-¹; 22.26 mg g-¹ and RPIQ of 4.00; 5.34 and 4.46 for C, N and P, respectively. The results suggest that vis-NIR reflectance spectroscopy is a promising technique for the prediction of soil C, N and P and without the need for spectral pre-processing. |
URI: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/19314 |
Appears in Collections: | Mestrado em Agronomia - Ciência do Solo |
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