Tirer parti de vastes bibliothèques spectrales du sol pour prédire l'état du terrain par capteur/agnostique de plusieurs propriétés du sol importantes sur le plan agronomique

Résumé :

Les pressions mondiales visant à améliorer la séquestration du carbone organique des sols et la santé des sols agricoles du monde en général suscitent une demande pour de meilleures pratiques afin de provoquer des changements positifs et durables dans le capital naturel des sols. Les programmes d'incitation visant à promouvoir cet objectif doivent s'appuyer sur des observations précises de l'état des sols, à la fois temporellement et spatialement. L'inférence spectrale des sols est une méthode utile pour saisir l'état des sols de manière rentable, mais le prix des capteurs visibles et proches infrarouges (Vis-NIR) standard de qualité laboratoire peut limiter son application. De plus, l'acquisition des spectres par ces capteurs de qualité laboratoire est effectuée principalement dans des conditions de séchage à l'air et au sol, ce qui ajoute un décalage dans le temps à la récupération des informations. Récemment, des spectromètres miniaturisés dans le proche infrarouge (NIR) portables et peu coûteux sont devenus disponibles et se sont révélés être une alternative viable pour la mesure de plusieurs propriétés agronomiques importantes du sol, qui sont également essentielles au maintien de la santé du sol, notamment le carbone organique du sol (SOC) et la capacité d'échange de cations (CEC). Cependant, la mise en œuvre de nouveaux spectromètres sur de nouveaux sites nécessite la création de nouvelles bibliothèques spectrales, un processus coûteux et exigeant en main-d'œuvre qui nécessite de grandes quantités d'analyses du sol et de collecte de données spectrales. Ainsi, les bibliothèques spectrales Vis-NIR existantes de qualité laboratoire constituent une ressource de haute qualité et haute résolution à exploiter. Ce travail montre comment accéder aux ressources des bibliothèques spectrales existantes avec des spectromètres NIR miniaturisés portables et moins chers dotés d'un filtrage spectral approprié et de matrices de transformation appropriées. En outre, les travaux montrent qu'en corrigeant l'influence des différences spectrales entre les sols scannés sur le terrain et ceux préparés pour analyse en laboratoire, il est possible de mieux utiliser l'inférence spectrale comme outil d'évaluation de l'état des sols. Ce travail montre également comment les grandes bibliothèques spectrales existantes de laboratoire, telles que la bibliothèque spectrale nationale australienne Vis-NIR du CSIRO, peuvent être interrogées et en utilisant l'apprentissage basé sur la mémoire ou des méthodes similaires, telles que RS-local, et les échantillons les plus appropriés peuvent être identifiés pour être utilisés pour la prédiction des propriétés du sol. Ce travail s'appuie sur un cadre existant pour l'utilisation de l'inférence spectrale du sol pour surveiller l'état du sol, la détermination de la méthodologie australienne des crédits de carbone organique des sols en 2021. Des méthodes sont démontrées pour la prédiction de neuf propriétés importantes du sol sur le plan agronomique, à savoir le COS, le pH dans l'eau, le pH dans le CaCl2, la conductivité électrique, la CEC et le Ca, K, Mg et Na échangeables. Pour le SOC, un modèle utilisant seulement 20 échantillons locaux a été produit dans ce travail avec un coefficient de corrélation de concordance de Lin (LCCC) de 0,72, dépassant à la fois l'exigence minimale requise pour la détermination de la méthodologie des crédits de carbone (LCCC 0,6) et un modèle local uniquement à 50 échantillons (LCCC 0,61). Cet exemple montre qu'il est possible de réaliser d'importantes économies potentielles supplémentaires en matière d'analyse en laboratoire dans le cadre de projets de surveillance des sols en tirant parti de manière sélective d'une importante ressource de bibliothèque spectrale.