Aproveitando grandes bibliotecas espectrais de solo para previsões de condições de campo agnósticas e de sensores de várias propriedades do solo agronomicamente importantes

Resumo:

As pressões globais para melhorar o sequestro de carbono orgânico do solo e a saúde do solo em geral entre os solos agrícolas do mundo estão criando uma demanda por melhores práticas para impulsionar mudanças positivas e sustentáveis no capital natural dos solos. Os programas de incentivo destinados a promover isso devem ser informados por meio de observações precisas do estado dos solos, tanto temporal quanto espacialmente. A inferência espectral do solo é um método útil para capturar o estado dos solos de forma econômica, mas o preço dos sensores padrão de laboratório visível e infravermelho próximo (Vis-NIR) pode limitar sua aplicação. Além disso, a aquisição de espectros por esses sensores de nível laboratorial é realizada principalmente em condições secas ao ar e no solo, adicionando um intervalo de tempo à recuperação de informações. Recentemente, espectrômetros miniaturizados de infravermelho próximo (NIR) miniaturizados e de baixo custo se tornaram disponíveis e se mostraram uma alternativa viável para a medição de várias propriedades agronomicamente importantes do solo, que também são vitais para a manutenção da saúde do solo, incluindo carbono orgânico do solo (SOC) e capacidade de troca catiônica (CEC). No entanto, a implementação de novos espectrômetros em novos locais requer a criação de novas bibliotecas espectrais, um processo caro e trabalhoso que exige grandes quantidades de coleta de dados analíticos e espectrais do solo. Assim, as bibliotecas espectrais Vis-NIR existentes de nível laboratorial apresentam um recurso de alta qualidade e alta resolução a ser aproveitado. Este trabalho demonstra como os recursos existentes da biblioteca espectral podem ser acessados com espectrômetros NIR miniaturizados mais baratos e portáteis com filtragem espectral apropriada e matrizes de transformação apropriadas. Além disso, o trabalho mostra que, ao corrigir as influências das diferenças espectrais entre os solos escaneados em condições de campo e aqueles preparados para análise em laboratório, uma maior absorção da inferência espectral como ferramenta para avaliar o estado dos solos pode ser possibilitada. Este trabalho também demonstra como grandes bibliotecas espectrais de nível de laboratório existentes, como a biblioteca espectral de solo Vis-NIR australiana nacional CSIRO, podem ser consultadas e usando aprendizado baseado em memória ou métodos semelhantes, como RS-Local, e as amostras mais apropriadas podem ser identificadas para serem usadas na previsão das propriedades do solo. Este trabalho se baseia em uma estrutura existente para o uso da inferência espectral do solo para monitorar o estado do solo, a Determinação da Metodologia Australiana de Créditos de Carbono Orgânico do Solo de 2021. Métodos são demonstrados para a previsão de nove propriedades agronomicamente importantes do solo, SOC, pH na água, pH em CaCl2, condutividade elétrica, CEC e Ca, K, Mg e Na trocáveis. Para SOC, um modelo usando apenas 20 amostras locais foi produzido neste trabalho com um coeficiente de correlação de concordância de Lin (LCCC) de 0,72, superando o requisito mínimo na determinação da metodologia de créditos de carbono (LCCC 0,6) e um modelo de apenas 50 amostras locais (LCCC 0,61). Este exemplo demonstra que uma economia potencial significativa de custos em análises laboratoriais em projetos de monitoramento de solo pode ser alcançada por meio do aproveitamento seletivo de um grande recurso de biblioteca espectral.