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Présentation
Le sol est l'un des plus grands réservoirs de carbone au monde, et sa capacité à stocker le carbone est encore supérieure à celle de la végétation et de l'atmosphère. Dans le même temps, le carbone organique est la clé de la santé et de la résilience des sols. Le carbone du sol joue un rôle clé dans la fourniture de macronutriments et de micronutriments aux plantes, et peut même aider à stabiliser le sol contre les impacts mécaniques, offrant ainsi une protection contre les événements climatiques extrêmes.
Vue d'ensemble
Reconnaissant ce fait, l'initiative 4 pour 1000 lancée dans le cadre du Programme d'action Lima-Paris a fixé pour objectif d'augmenter les stocks mondiaux de matière organique du sol de 0,4 % par an afin de compenser les émissions de gaz à effet de serre d'origine humaine. Mais un élément crucial de ce plan est la capacité d'estimer avec précision la taille du réservoir de carbone du sol. Pour comprendre et cartographier la distribution du stock de carbone du sol, il faut disposer de moyens de mesure rapides, précis et rentables qui peuvent être déployés sur le terrain.
Alors que la technologie du proche infrarouge (NIR) est devenue un outil important pour la recherche sur les sols, les spectromètres NIR de qualité scientifique coûtent entre 40 000 et 60 000 dollars, et l'envoi d'échantillons à un laboratoire nécessite des jours ou des semaines avant de recevoir les données.
En revanche, le capteur NeoSpectra, lorsqu'il est intégré à un appareil portable sans fil, offre la possibilité d'analyser instantanément des échantillons sur le terrain, ce qui permet de gagner du temps. Le scanner NeoSpectra est placé sur un échantillon de sol, transmet la signature spectrale et les données de quantification à un téléphone portable, qui les envoie vers le cloud, où les signatures spectrales sont comparées dans une base de données et les données analysées en temps réel. Les résultats sont immédiatement renvoyés au téléphone où les données peuvent être affichées dans une application.
Études de précision des prévisions de carbone dans le sol
Des chercheurs de l'université de Sydney ont utilisé un scanner NIR portatif intégrant le capteur NeoSpectra pour tester la prédiction des propriétés du sol en Australie sur 392 échantillons, dans le but de déterminer son utilité pour les études de terrain sur le carbone du sol. Dans le cadre d'une étude, les chercheurs ont évalué le capteur NeoSpectra par rapport à deux spectromètres Visible-NIR (Vis-NIR) de qualité professionnelle. L'étude a également évalué la prédiction d'autres propriétés, notamment le pH, la capacité d'échange cationique (CEC), le calcium échangeable (Ca) et le magnésium (Mg). Le capteur NeoSpectra fonctionne à 1250-2500 nm, tandis que les spectromètres à gamme complète fonctionnent à 350-2500 nm. Les spectres collectés à partir des différents spectromètres sont présentés sur la figure (1).
Dans une deuxième étude, 151 échantillons de sol divers ont été prélevés dans des zones agricoles de la Nouvelle-Galles du Sud afin de tester les prévisions par Vis-NIR et le capteur NeoSpectra pour le carbone total. Un sous-ensemble de 24 échantillons a été utilisé pour tester les prévisions concernant le carbone inorganique.
instruments après découpage pour supprimer les régions présentant un faible rapport signal/bruit.
Développement du modèle d'analyse et des résultats
Les deux études ont construit plusieurs modèles d'étalonnage en utilisant des approches d'arbre cubiste et de régression par les moindres carrés partiels (PLSR). Les chercheurs ont utilisé le filtre de lissage Savitsky-Golay et la transformation des variables normales standard sur les données spectrales pour réduire le bruit et corriger la ligne de base. Ils ont ensuite effectué une analyse de validation croisée 10 fois pour évaluer la précision des modèles et des appareils. Ils ont découvert que le modèle cubiste fournissait les valeurs R2 les plus élevées pour dix propriétés du sol étudiées pour tous les instruments. Les erreurs de prédiction dans l'ensemble de validation des différents instruments sont illustrées dans la figure (2).
réalisations pour l'argile, le sable, le pH (1:5 CaCl2), le carbone total, la CEC.
Afin de comprendre comment les différentes plages spectrales affectent les modèles cubistes pour chaque propriété du sol, la figure (3) illustre le poids de l'importance de la longueur d'onde pour la construction du modèle avec différents instruments pour chaque propriété.
Vascan de l'étude (mise à l'échelle pour illustration). Les lignes verticales bleues et violettes indiquent la proportion relative de l'utilisation des longueurs d'onde par le modèle pour les 50 modèles de régression cubistes construits pour chaque propriété (les lignes bleues indiquent
longueur d'onde utilisée comme conditions, les lignes violettes indiquent
longueurs d'onde utilisées comme prédicteurs dans les modèles cubistes).
Conclusions
Les équipes ont découvert que, pour la première étude, le capteur NeoSpectra offrait des performances comparables à celles des spectromètres de recherche pour ce qui est de la prédiction du pH du sol, de la CEC, du calcium et du magnésium échangeables (R2 > 0,63 à 0,78). Bien que les performances puissent être légèrement inférieures dans cette étude particulière, l'énorme différence de coût et de taille fait des capteurs NeoSpectra un excellent choix pour permettre
analyse des sols sur le terrain.
Pour la deuxième étude, la modélisation utilisant la validation croisée a montré que le capteur NeoSpectra peut prédire le carbone organique avec une précision de R2 = 0,78. Pour le carbone total, il a été en mesure de prédire avec une précision de R2 = 0,70. L'équipe a déterminé que les résultats du capteur NeoSpectra étaient comparables à ceux du dispositif haut de gamme et que la suppression des plages spectrales inférieures à 1 350 nm n'avait pas eu d'impact significatif sur la précision de la prédiction dans cette application. L'équipe a également déterminé que les plages de longueurs d'onde supérieures à 1 800 nm étaient très importantes pour générer des modèles d'analyse avec une bonne précision. Cela prouve que la large plage spectrale NIR offerte par le capteur NeoSpectra en fait le meilleur candidat pour permettre l'analyseur de sol sur le terrain le plus économique avec une perte de précision des résultats limitée.
Reconnaissance
Si-Ware souhaite remercier Yijia Tang, Edward Jones et Budiman Minasny, de la faculté des sciences de la vie et de l'environnement de l'Université de Sydney, Sydney, Australie.
