SEMINÁRIOS EM CIÊNCIA DO SOLO

Avaliação da espectroscopia NIR para predição de atributos físicos e químicos do solo comparando diferentes métodos de pré-processamento e calibração multivariada

Jacques Krticka Carvalho

Mestrando em Ciência do Solo (UFRGS), Engenheiro Agrônomo (UFRGS)

Orientador:  Tales Tiecher      Co-Orientadora: Amanda Posselt Martins

Resumo:

A estimativa da matéria orgânica do solo (MOS) por espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) é uma alternativa rápida e barata aos métodos convencionais. Entretanto, a acurácia deste método é altamente afetada pelo uso adequado de técnicas de pré-processamento e métodos de modelagem. Ainda, os modelos são altamente específicos para cada região, indicando a necessidade de se desenvolver calibrações para diferentes regiões. Esse estudo teve como objetivo avaliar o efeito dos diferentes métodos de pré-processamento e calibração na predição da MOS utilizando a espectroscopia de infravermelho próximo. Um total de 2388 amostras de solo do norte do estado do Rio Grande do Sul e oeste de Santa Catarina, Brasil, foram analisadas em relação ao teor de MOS quantificados por digestão úmida e a refletância das amostras medida por meio do NIR-spectrometer (1200-2400 nm). O teor médio de MOS observado foi 2.5%, variando de 0.4% até 12%. Sete técnicas de pré-processamento foram aplicadas ao espectro original, entre elas: Savitzki-Golay derivative (SGD), continuum removal (CR), detrend (DET), binning (BN), smoothing (SMO), and standard normal variate (SNV). Multiple linear regression (MLR), partial least squares regression (PLSR), support vector machine (SVM) e gaussian process regression (GPR) foram os modelos utilizados. A performance das predições foi avaliada por meio do coeficiente de determinação (R²) e da raiz quadrada do erro médio da predição (RMSE). Ainda, as predições dos modelos foram comparadas com o método Walkley-Black, avaliando sua capacidade em classificar os teores de matéria orgânica dentro das classes definidas pelo manual de adubação e calagem do Rio Grande do Sul e Santa Catarina. As melhores predições observadas foram, em ordem decrescente de R²: SVM>GPR>PLSR>MLR. A melhor predição foi obtida por meio do modelo SVM (R² = 0.70, RMSE = 0.44) aplicado ao espectro SNV. Para SVM e GPR, somente DET, SNV, BIN e CR melhoraram as predições em relação ao raw spectra. Quando utilizado o modelo linear MLR, somente SNV, SMO e DET melhoraram a predição da MOS em relação ao raw spectra. Para o modelo PLSR, a predição da MOS foi melhorada pré-processando os dados espectrais por DET e SNV. A espectroscopia NIR chegou a 85% de acertos no teor de matéria orgânica em relação ao método Walkley-Black, demonstrando uma boa assertividade deste método analítico e com a vantagem de ser mais rápido, não destrutivo, barato e não gerar resíduos tóxicos