PREDIÇÃO ESPECTRAL DA CONDUTIVIDADE ELÉTRICA DO SOLO COM ESPECTROSCOPIA VISÍVEL E INFRAVERMELHO PRÓXIMO

Resumo

PREDIÇÃO ESPECTRAL DA CONDUTIVIDADE ELÉTRICA DO SOLO COM ESPECTROSCOPIA VISÍVEL E INFRAVERMELHO PRÓXIMO

FRANCISCA EVELICE CARDOSO DE SOUZA¹, RAUL SHISO TOMA², LUISA LETICIA DIAS GONÇALVES³

¹ Departamento de Ciências do Solo, Universidade Federal do Ceará, Rua Campus do Pici S/N - Bloco 807, Pici, CEP: 60.440-554, Fortaleza, CE, Brasil. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5565-4031, evelicesouza@gmail.com.

² Prof. Departamento de Ciências do Solo, Universidade Federal do Ceará, Rua Campus do Pici S/N - Bloco 807, Pici, CEP: 60.440-554, Fortaleza, CE, Brasil. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5585-6832, raulstoma@ufc.br.

³ Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Ceará, Rua Campus do Pici S/N - Bloco 847, Pici, CEP: 60.440-554, Fortaleza, CE, Brasil. luisaleticia@alu.ufc.br.

RESUMO: A salinização é uma das principais causas de degradação do solo no mundo, todavia, esse fenômeno ocorre com maior frequência em regiões áridas e semiáridas. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo prever a condutividade elétrica de solos do Ceará, usando informações espectrais na faixa de 350 a 2500 nm associadas à regressão por mínimos quadrados parciais. Além disso, busca-se avaliar se o pré-processamento espectral melhora os modelos de regressão. Foram analisadas 114 amostras de solo oriundas de municípios do Ceará. As amostras foram avaliadas com método tradicional para determinar a condutividade elétrica (CE), e com método espectral na faixa do visível ao infravermelho de ondas curtas (350 – 2500 nm). Os resultados da CE foram analisados com estatística descritiva. Os dados espectrais foram submetidos a técnicas de pré-processamentos, e para a modelagem da CE os espectros brutos e processados foram usados juntamente com o algoritmo de regressão por mínimos quadrados parciais. A estatística descritiva dos solos evidenciou a presença de caráter salino e/ou sálico. O modelo preditivo com os dados transformados em absorbância obteve o melhor desempenho (R² = 0,74 e RPD = 2,0).

Palavras-chaves: espectroscopia de reflectância, salinidade, regressão.

SPECTRAL PREDICTION OF SOIL ELECTRICAL CONDUCTIVITY USING VISIBLE AND NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY

ABSTRACT: Salinization is among the main causes of soil degradation worldwide, but this phenomenon occurs more frequently in arid and semiarid regions. In this context, this study aims to predict the electrical conductivity of soils in Ceará using spectral information in the range of 350 to 2500 nm associated with partial least squares regression. In addition, we seek to evaluate whether spectral preprocessing improves regression models. A total of 114 soil samples from municipalities in Ceará were analyzed. The samples were evaluated using the traditional method to determine electrical conductivity (EC) and the spectral method in the visible to shortwave infrared range (350–2500 nm). The EC results were analyzed using descriptive statistics. The spectral data were subjected to preprocessing techniques, and for EC modeling, the raw and processed spectra were used together with the partial least squares regression algorithm. Descriptive statistics of the soils revealed the presence of saline and/or saline characteristics. The predictive model with the data transformed into absorbance obtained the best performance (R² = 0.74 and RPD = 2.0).

Keywords: reflectance spectroscopy, salinity, regression.