Pruebas NIR de carbono en el suelo

Introducción

El suelo es uno de los mayores depósitos de carbono de nuestro mundo, y su capacidad para almacenar carbono es incluso mayor que la de la vegetación y la atmósfera. Al mismo tiempo, el carbono orgánico es la clave para la salud y la resiliencia del suelo. El carbono del suelo desempeña un papel clave en el suministro de macronutrientes y micronutrientes a las plantas, e incluso puede ayudar a estabilizar el suelo contra los impactos mecánicos, ofreciendo protección contra los fenómenos climáticos extremos.

Visión general

Reconociendo este hecho, la iniciativa 4 por 1000 lanzada en la Agenda de Acción Lima-París estableció el objetivo de aumentar las reservas mundiales de materia orgánica del suelo en un 0,4% por año para compensar las emisiones de gases de efecto invernadero causadas por el hombre. Sin embargo, un elemento crucial de este plan es la capacidad de estimar con precisión el tamaño de la reserva de carbono del suelo. Para comprender y cartografiar la distribución de las reservas de carbono del suelo se requieren medios de medición rápidos, precisos y rentables que puedan utilizarse sobre el terreno.

Si bien la tecnología de infrarrojo cercano (NIR) se ha convertido en una herramienta importante en la investigación del suelo, los espectrómetros NIR aptos para investigación cuestan entre 40 000 y 60 000 dólares, y enviar muestras a un laboratorio implica días o semanas antes de recibir los datos.

Por el contrario, el sensor NeoSpectra, cuando se integra en un dispositivo portátil inalámbrico, ofrece la oportunidad de analizar instantáneamente las muestras en el campo, lo que ahorra tiempo. El escáner NeoSpectra se coloca sobre una muestra de suelo y transmite la firma espectral y los datos de cuantificación a un teléfono móvil, que los envía a la nube, donde se comparan las firmas espectrales en una base de datos y los datos se analizan en tiempo real. Los resultados se envían inmediatamente al teléfono, donde los datos se pueden mostrar en una aplicación.

Estudios de precisión en la predicción del carbono en el suelo

Investigadores de la Universidad de Sídney utilizaron un escáner NIR portátil que incorporaba el sensor NeoSpectra para probar la predicción de las propiedades del suelo en Australia en 392 muestras, con el fin de determinar su utilidad para los estudios de campo sobre el carbono del suelo. En un estudio, los investigadores evaluaron el sensor NeoSpectra comparándolo con dos espectrómetros de NIR visible (Vis-NIR) aptos para investigación. El estudio también evaluó la predicción de otras propiedades, como el pH, la capacidad de intercambio catiónico (CEC) y el calcio (Ca) y el magnesio (Mg) intercambiables. El sensor NeoSpectra funciona a 1250-2500 nm, mientras que los espectrómetros de rango más completo funcionan a 350-2500 nm. Los espectros recopilados de los diferentes espectrómetros se muestran en la Figura (1).

En un segundo estudio, se recolectaron 151 muestras de suelo diversas de áreas agrícolas de Nueva Gales del Sur para probar la predicción del carbono total mediante Vis-NIR y el sensor NeoSpectra. Se utilizó un subconjunto de 24 muestras para probar las predicciones de carbono inorgánico.

Desarrollo del modelo de análisis y los resultados

Ambos estudios crearon múltiples modelos de calibración utilizando enfoques de árbol cubista y regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR). Los investigadores utilizaron el filtro suavizante Savitsky-Golay y la transformación variable normal estándar en los datos espectrales para reducir el ruido y corregir la línea base. A continuación, realizaron un análisis de validación cruzada de 10 veces para evaluar la precisión de los modelos y dispositivos. Descubrieron que el modelo cubista proporcionaba los valores más altos de R2 para las diez propiedades del suelo investigadas para todos los instrumentos. Los errores de predicción en el conjunto de validación de los diferentes instrumentos se muestran en la figura (2).

Para entender cómo los diferentes rangos espectrales afectan a los modelos cubistas para cada propiedad del suelo, la figura (3) muestra el peso de la importancia de la longitud de onda para la construcción del modelo con diferentes instrumentos para cada propiedad.

Conclusiones

Los equipos descubrieron que, en el primer estudio, el sensor NeoSpectra ofrece un rendimiento comparable al de los espectrómetros aptos para investigación en la predicción del pH del suelo, la CIC, el calcio intercambiable y el magnesio (R2>0.63—0.78). Si bien el rendimiento puede ser ligeramente inferior en este estudio en particular, la enorme diferencia de coste y tamaño convierte a los sensores NeoSpectra en una excelente opción para
análisis de suelo sobre el terreno.

Para el segundo estudio, el modelado mediante validación cruzada mostró que el sensor NeoSpectra puede predecir el carbono orgánico con una precisión de R2 = 0,78. Para el carbono total, fue capaz de predecir con una precisión de R2 = 0.70. El equipo determinó que los resultados del sensor NeoSpectra eran comparables a los de un dispositivo de gama alta, y que la eliminación de los rangos espectrales por debajo de los 1350 nm no tenía un impacto significativo en la precisión de la predicción en esta aplicación. El equipo también determinó que los rangos de longitud de onda superiores a 1.800 nm eran muy importantes para generar modelos de análisis con una buena precisión. Esto demuestra que el amplio rango espectral NIR que ofrece el sensor NeoSpectra lo convierte en el mejor candidato para ofrecer el analizador de suelos sobre el terreno más económico, con una pérdida limitada de precisión de los resultados.