Caracterização e modelagem de solos arenosos e seus atributos químicos, físicos e físico-hídricos por sensoriamento remoto

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Autor(a) principal: Raimo, Luis Augusto Di Loreto Di
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMT
Texto Completo: http://ri.ufmt.br/handle/1/3513
Resumo: Despite the complexity of management, high susceptibility to erosion, extensive areas of coverage and growing inclusion as crop areas, with the expansion of agricultural frontiers, studies of sandy soils are rare. Remote sensing, both terrestrial and orbital, has proven great potential for soil characterization, with low investments of time and resources, but it is predominantly limited, until now, to clay soils. In view of the above, the objective of the present study was to characterize pedological classes and chemical, physical and physical-hydric attributes of sandy soils via terrestrial and orbital remote sensing. To complete this objective, two data sets were used. One of them, composed of 29 profiles located in the west and center-south of Mato Grosso state, and another, by 216 sampling points collected from 0 to 20 cm and located in a predominantly sandy agricultural area in the southeast of Mato Grosso. Chemical, physical and physical-hydric analyses were performed by traditional methods. Information was also obtained via remote sensing, by spectroscopy, at Vis-NIR-SWIR (VNS) and MIR wavelengths, and by X-ray fluorescence (pXRF). The orbital sensing data were obtained from exposed soil images (Synthetic Soil Image) of Landsat 5 and Sentinel 2, and simulations of Landsat 5, Sentinel 2 and Terra (ASTER). The integration of VNS, MIR and pXRF information allows pedologically complex characterizations and conclusions about sandy soils in a short period and with low investments in analysis and reagents. VNS and MIR spectra and pXRF data, used separately and/or in association, presented high predictive potential for clay, sand, sand subfractions, cation exchange capacity, pH, base saturation, organic matter, field capacity and permanent wilt point. For both orbital and terrestrial imagery, the reflectance intensity of sandy soils is inversely proportional to the particle diameter of the predominant sand sub-fraction. Orbital data, obtained 800 km away from the earth's surface, present high accuracy for the prediction of sand, clay and sand subfractions of sandy soils. Water retention of sandy soils is highly influenced by the roughness of sand particles. VNS and, especially, MIR spectra, have high capacity to identify different patterns of sand particle roughness in sandy soil samples. This study presents new approaches and potential uses for spectroscopy applied to soil science, utilizing the fast characterisation of sandy soils, with low cost and without the use of reagents.
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One of them, composed of 29 profiles located in the west and center-south of Mato Grosso state, and another, by 216 sampling points collected from 0 to 20 cm and located in a predominantly sandy agricultural area in the southeast of Mato Grosso. Chemical, physical and physical-hydric analyses were performed by traditional methods. Information was also obtained via remote sensing, by spectroscopy, at Vis-NIR-SWIR (VNS) and MIR wavelengths, and by X-ray fluorescence (pXRF). The orbital sensing data were obtained from exposed soil images (Synthetic Soil Image) of Landsat 5 and Sentinel 2, and simulations of Landsat 5, Sentinel 2 and Terra (ASTER). The integration of VNS, MIR and pXRF information allows pedologically complex characterizations and conclusions about sandy soils in a short period and with low investments in analysis and reagents. VNS and MIR spectra and pXRF data, used separately and/or in association, presented high predictive potential for clay, sand, sand subfractions, cation exchange capacity, pH, base saturation, organic matter, field capacity and permanent wilt point. For both orbital and terrestrial imagery, the reflectance intensity of sandy soils is inversely proportional to the particle diameter of the predominant sand sub-fraction. Orbital data, obtained 800 km away from the earth's surface, present high accuracy for the prediction of sand, clay and sand subfractions of sandy soils. Water retention of sandy soils is highly influenced by the roughness of sand particles. VNS and, especially, MIR spectra, have high capacity to identify different patterns of sand particle roughness in sandy soil samples. This study presents new approaches and potential uses for spectroscopy applied to soil science, utilizing the fast characterisation of sandy soils, with low cost and without the use of reagents.CAPESApesar da complexidade de manejo, alta susceptibilidade à erosão, extensas áreas de abrangência e crescente inclusão como áreas de cultivo, com a expansão das fronteiras agrícolas, raros são os estudos direcionados aos solos arenosos. O sensoriamento remoto, terrestre e orbital, comprovou ótimo potencial para caracterização de solos, com baixos investimentos de tempo e recursos, porém, é predominantemente limitado, até o presente momento, aos solos argilosos. Diante do exposto, o objetivo com o presente estudo foi caracterizar classes pedológicas e atributos químicos, físicos e físico-hídricos de solos arenosos via sensoriamento remoto terrestre e orbital. Para isso, dois bancos de dados distintos foram utilizados. Um deles, composto por 29 perfis, localizados à oeste e centro-sul do estado de Mato Grosso, e outro, por 216 amostras de superfície (0 a 20 cm) e localizados em uma área agrícola predominantemente arenosa, no sudeste de Mato Grosso. Análises químicas, físicas, físico-hídricas e micromorfométricas foram realizadas pelos métodos padrão. Também foram obtidas informações via sensoriamento remoto, por espectroscopia, nos comprimentos de onda Vis-NIR-SWIR (VNS) e MIR, e por fluorescência de raios X (pXRF). Os dados de sensoriamento orbital foram obtidos por imagens de solo exposto (Synthetic Soil Image) de Landsat 5 e Sentinel 2, e simulações de Landsat 5, Sentinel 2 e Terra (ASTER). A integração de informações VNS, MIR e pXRF permitem caracterizações e conclusões pedologicamente complexas acerca dos solos arenosos, em curto período e com baixos investimentos em análises e reagentes. Espectros VNS e MIR e dados pXRF, utilizados separadamente e/ou em associação, apresentaram alto potencial preditivo para argila, areia, subfrações areia, capacidade de troca catiônica total, pH, saturação por bases, matéria orgânica, capacidade de campo e ponto de murcha permanente. Tanto em nível próximo como orbital, a intensidade de reflectância de solos arenosos é inversamente proporcional ao diâmetro das partículas da subfração areia predominante. Dados orbitais, obtidos à 800 km de distância da superfície terrestre, apresentam alta acurácia para a predição de areia, argila e frações areia de solos arenosos. A retenção de água de solos arenosos é altamente influenciada pela rugosidade de partículas de areia. Espectros VNS e, principalmente, MIR, apresentam alta capacidade para identificar distintos padrões de rugosidade de partículas de areia em amostras de solos arenosos. O presente estudo apresentou novas abordagens e potenciais usos para a espectroscopia aplicada à ciência do solo, permitindo a caracterização de solos arenosos de maneira rápida, com baixo custo, sem utilização de reagentes e, ainda, com alto potencial para análises à campo.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilFaculdade de Agronomia e Zootecnia (FAAZ)UFMT CUC - CuiabáPrograma de Pós-Graduação em Agricultura TropicalCouto, Eduardo GuimarãesDemattê, José Alexandre Melohttp://lattes.cnpq.br/6353527276133849http://lattes.cnpq.br/4117320971796809Couto, Eduardo Guimarães209.697.916-15http://lattes.cnpq.br/4117320971796809Demattê, José Alexandre Melo663.926.676-87http://lattes.cnpq.br/6353527276133849209.697.916-15663.926.676-87Amorim, Ricardo Santos Silva841.493.376-91http://lattes.cnpq.br/7163717039353133Hunter, Maria O'Healy700.673.031-70http://lattes.cnpq.br/0282231841949698Cremon, Cassiano108.826.488-37http://lattes.cnpq.br/1121973097293558Raimo, Luis Augusto Di Loreto Di2022-09-14T17:23:59Z2020-12-252022-09-14T17:23:59Z2020-08-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisRAIMO, Luis Augusto Di Loreto Di. Caracterização e modelagem de solos arenosos e seus atributos químicos, físicos e físico-hídricos por sensoriamento remoto. 2020. 138 f. Tese (Doutorado em Agricultura Tropical) - Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Agronomia e Zootecnia, Cuiabá, 2020.http://ri.ufmt.br/handle/1/3513porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2022-09-18T07:04:34Zoai:localhost:1/3513Repositório InstitucionalPUBhttp://ri.ufmt.br/oai/requestjordanbiblio@gmail.comopendoar:2022-09-18T07:04:34Repositório Institucional da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false
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