Abordagens semiquantitativa e quantitativa na avaliação da textura do solo por espectroscopia de reflectância bidirecional no VIS‑NIR‑SWIR
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Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) |
Texto Completo: | https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/18186 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da espectroscopia de reflectância no VIS‑NIR‑SWIR, para a caracterização granulométrica de amostras de solos de diferentes classes texturais, e obter modelos de predição dos teores de argila, silte e areia no solo. Utilizou-se um conjunto de amostras representativas de Latossolos e Argissolo de cinco locais do Estado do Mato Grosso do Sul. Os espectros do visível e do infravermelho próximo ao infravermelho de ondas curtas (de 350 a 2.500 nm) das amostras foram obtidos e analisados. Empregaram-se a análise de componentes principais (ACP), agrupamento por "fuzzy c‑means", regressão logística multinomial (RLM) e regressão por mínimos quadrados parciais. Espectros característicos para as diferentes classes texturais e a segregação de amostras de classes texturais e de locais de coleta com características distintas, por meio da ACP, "fuzzy c‑means" e RLM, mostram o potencial semiquantitativo dos dados de reflectância no VIS‑NIR‑SWIR. Obteve-se quantificação satisfatória quanto à argila (R²=0,92, RPD=3,59), ao silte (R²=0,80, RPD=2,15) e à areia (R²=0,87, RPD=2,62). As técnicas de espectroscopia de reflectância podem auxiliar na determinação da textura e da variabilidade espacial do solo com metodologias semiquantitativas ou quantitativas.antitativas. |
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Abordagens semiquantitativa e quantitativa na avaliação da textura do solo por espectroscopia de reflectância bidirecional no VIS‑NIR‑SWIRSemiquantitative and quantitative approaches for soil texture evaluation through VIS‑NIR‑SWIR bidirectional reflectance spectroscopygranulometria do solo; espectroscopia de reflectância; estatística multivariada; pedometria; sensoriamento próximosoil granulometric distribution; reflectance spectroscopy; multivariate statistics; pedometrics; proximal sensingO objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da espectroscopia de reflectância no VIS‑NIR‑SWIR, para a caracterização granulométrica de amostras de solos de diferentes classes texturais, e obter modelos de predição dos teores de argila, silte e areia no solo. Utilizou-se um conjunto de amostras representativas de Latossolos e Argissolo de cinco locais do Estado do Mato Grosso do Sul. Os espectros do visível e do infravermelho próximo ao infravermelho de ondas curtas (de 350 a 2.500 nm) das amostras foram obtidos e analisados. Empregaram-se a análise de componentes principais (ACP), agrupamento por "fuzzy c‑means", regressão logística multinomial (RLM) e regressão por mínimos quadrados parciais. Espectros característicos para as diferentes classes texturais e a segregação de amostras de classes texturais e de locais de coleta com características distintas, por meio da ACP, "fuzzy c‑means" e RLM, mostram o potencial semiquantitativo dos dados de reflectância no VIS‑NIR‑SWIR. Obteve-se quantificação satisfatória quanto à argila (R²=0,92, RPD=3,59), ao silte (R²=0,80, RPD=2,15) e à areia (R²=0,87, RPD=2,62). As técnicas de espectroscopia de reflectância podem auxiliar na determinação da textura e da variabilidade espacial do solo com metodologias semiquantitativas ou quantitativas.antitativas.The objective of this work was to evaluate the potential of VIS‑NIR‑SWIR reflectance spectroscopy for the characterization of soil particle-size distribution of samples from different textural classes, and to obtain models to predict clay, silt, and sand contents in the soil. A representative sample set of Oxisols and Ultisols from five locations in Mato Grosso do Sul state, Brazil, were used. Visible and near‑infrared to short‑wave infrared (from 350 to 2,500 nm) spectra of the samples were obtained and analyzed. Principal component analysis (PCA), fuzzy c‑means cluster analysis, multinomial logistic regression (MLR), and partial least squares regression were used. Characteristic spectra for the different soil texture classes and segregation of samples from texture classes and from sampling sites with distinct characteristics, through PCA, fuzzy c‑means, and RLM, show the semiquantitative potential of the VIS‑NIR‑SWIR reflectance data. Satisfactory quantification was obtained for clay (R²=0.92, RPD=3.59), silt (R²=0.80, RPD=2.15), and sand (R²=0.87, RPD=2.62). The reflectance spectroscopy techniques can help to assess soil texture and soil spacial variability with semiquantitative or quantitative methodologies.Pesquisa Agropecuaria BrasileiraPesquisa Agropecuária BrasileiraFAPESPFranceschini, Marston Héracles DominguesDemattê, José Alexandre M.Sato, Marcus ViniciusVicente, Luiz EduardoGrego, Célia Regina2014-03-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/18186Pesquisa Agropecuaria Brasileira; v.48, n.12, dez. 2013; 1569-1582Pesquisa Agropecuária Brasileira; v.48, n.12, dez. 2013; 1569-15821678-39210100-104xreponame:Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPAporhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/18186/12486https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/downloadSuppFile/18186/10926info:eu-repo/semantics/openAccess2014-03-21T21:14:18Zoai:ojs.seer.sct.embrapa.br:article/18186Revistahttp://seer.sct.embrapa.br/index.php/pabPRIhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phppab@sct.embrapa.br || sct.pab@embrapa.br1678-39210100-204Xopendoar:2014-03-21T21:14:18Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false |
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