Biblioteca espectral de solos e sua aplicação na quantificação de atributos e classificação / Soil Spectral Library and its application in the attributes quantification and classification

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

O Brasil é um dos maiores produtores mundiais na área agrícola tendo o solo como base dos seus sistemas de produção. O planejamento adequado dos sistemas de produção exige a obtenção de dados geoespaciais básicos como o mapa de solos e fertilidade. Entretanto, os levantamentos pedológicos ainda consomem muito tempo, são onerosos e necessitam de grande número de análises laboratoriais. O desenvolvimento de técnicas de sensoriamento remoto laboratorial tem se apresentado como alternativa para o avanço de levantamentos pedológicos mais rápidos e menos onerosos. As técnicas de espectroscopia (VIS-NIR) também tem demonstrado boa eficiência na predição de atributos de solos de maneira rápida e menos poluente. Estas técnicas se baseiam em informações espectrais de solos e na montagem de um banco de dados espectral (Biblioteca Espectral). Portanto, tanto para a caracterização de classes de solo, quanto para a estimativa de atributos é necessário o desenvolvimento de Bibliotecas Espectrais (BE) que contenham dados representativos da variabilidade dos solos. Neste sentido, o presente trabalho teve por objetivo a montagem de uma BE de solos de diferentes regiões agrícolas do Brasil e a partir destas informações desenvolver técnicas de classificação de perfis e quantificação de atributos de solo. Para isso foram coletadas 7185 amostras de terra provenientes de perfis e de tradagens. Foi montado um banco de dados com o comportamento espectral de cada horizonte de 233. Também foram geradas bibliotecas espectrais de diferentes abragências geográficas, com finalidade de desenvolver modelos de predição de atributos. Baseado nos dados da BE gerada foi possível caracterizar distintas classes de solos e utilizar essas informações para classificar perfis de classe desconhecida a partir de dados espectrais. Também foram obtidos bons modelos de predições de atributos como areia, argila e Fe2O3 Foi demonstrado que BE que contenham dados de regiões com alta variabilidade de solos apresentam piores predições de atributos químicos. Um importante fator a ser considerado na montagem de BE é a alta amplitude de teor do atributo a ser predito. A montagem da BE contribuiu para avanços nas técnicas qualitativas e quantitavivas de avaliação espectral dos solos.

ASSUNTO(S)

sensoriamento remoto. análise do solo remote sensing. soil analysis classificação do solo soil classification

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