Biblioteca espectral e sua aplicação em classificação de solos

Soil science has sought to develop better techniques for the classification of soils, one of which is the use of remote sensing applications. The use of ground sensors to obtain soil spectral data has enabled the characterization of these data and the advancement of techniques for the quantification of soil attributes. In order to do this, the creation of a soil spectral library is necessary. A spectral library should be representative of the variability of the soils in a region. The objective of this study was to create a spectral library of distinct soils from several agricultural regions of Brazil. Spectral data were collected (using a Fieldspec sensor, 350-2,500 nm) for the horizons of 223 soil profiles from the regions of Matão, Paraguaçu Paulista, Andradina, Ipaussu, Mirandópolis, Piracicaba, São Carlos, Araraquara, Guararapes, Valparaíso (SP); Naviraí, Maracajú, Rio Brilhante, Três Lagoas (MS); Goianésia (GO); and Uberaba and Lagoa da Prata (MG). A Principal Component Analysis (PCA) of the data was then performed and a graphic representation of the spectral curve was created for each profile. The reflectance intensity of the curves was principally influenced by the levels of Fe2O3, clay, organic matter and the presence of opaque minerals. There was no change in the spectral curves in the horizons of the Latossolos, Nitossolos, and Neossolos Quartzarênicos. Argissolos had superficial horizon curves with the greatest intensity of reflection above 2,200 nm. Cambissolos and Neossolos Litólicos had curves with greater reflectance intensity in poorly developed horizons. Gleisols showed a convex curve in the region of 350-400 nm. The PCA was able to separate different data collection areas according to the region of source material. Principal component one (PC1) was correlated with the intensity of reflectance samples and PC2 with the slope between the visible and infrared samples. The use of the Spectral Library as an indicator of possible soil classes proved to be an important tool in profile classification.A ciência do solo tem buscado desenvolver técnicas que contribuam para a melhor utilização e caracterização do solo; entre elas encontra-se a aplicação de técnicas de sensoriamento remoto. O uso de sensores terrestres na obtenção de dados espectrais de solos tem possibilitado a caracterização desses e o avanço de técnicas de quantificação de seus atributos. Para isso, a montagem de uma biblioteca espectral de solos se faz necessária. Uma biblioteca espectral deve ser representativa da variabilidade de solos de uma região. O presente trabalho teve por objetivo criar uma biblioteca espectral de distintos solos de algumas regiões agrícolas do Brasil. Para isso, foram coletados dados espectrais (sensor Fieldspec, 350-2.500 nm) dos horizontes de 233 perfis de solos das regiões de Matão, Paraguaçu Paulista, Andradina, Ipaussu, Mirandópolis, Piracicaba, São Carlos, Araraquara, Guararapes, Valparaíso (SP); Naviraí, Maracaju, Rio Brilhante, Três Lagoas (MS); Goianésia (GO); e Uberaba e Lagoa da Prata (MG). Posteriormente, foi realizada a análise de componentes principais (PCA) dos dados e a representação gráfica das curvas espectrais de cada perfil. A intensidade das curvas foi influenciada principalmente pelos teores de Fe2O3, argila, matéria orgânica e presença de minerais opacos. Latossolos, Nitossolos e Neossolos Quartzarênicos não apresentaram mudança no comportamento espectral das curvas de seus horizontes. Argissolos mostraram as curvas dos horizontes superficiais com maior intensidade de reflectância após os 2.200 nm. Cambissolos e Neossolos Litólicos apresentaram curvas de maior intensidade de reflectância nos horizontes pouco desenvolvidos. Gleissolos mostraram forma convexa de curva na região dos 350-400 nm. A PCA foi capaz de separar diferentes regiões de coleta de dados em função do material de origem. A componente principal (PC) 1 correlacionou-se com a intensidade de reflectância das amostras, e a PC2, com a inclinação entre a região do visível e a do infravermelho das amostras. O uso da biblioteca espectral como indicativo de possíveis classes de um solo mostrou ser ferramenta importante para a classificação de perfis.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CNPq National Counsel of Technological and Scientific Developmen

The Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS): A User-Friendly System for Global Soil Spectra Communication

Although many Soil Spectral Libraries (SSLs) have been created globally, these libraries still have not been operationalized for end-users. To address this limitation, this study created an online Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS). The system was based on the Brazilian Soil Spectral Library (BSSL) with samples collected in the Visible–Near–Short-wave infrared (vis–NIR–SWIR) and Midinfrared (MIR) ranges. The interactive platform allows users to find spectra, act as custodians of the data, and estimate several soil properties and classification. The system was tested by 500 Brazilian and 65 international users. Users accessed the platform (besbbr.com.br), uploaded their spectra, and received soil organic carbon (SOC) and clay content prediction results via email. The BraSpecS prediction provided good results for Brazilian data, but performed variably for other countries. Prediction for countries outside of Brazil using local spectra (External Country Soil Spectral Libraries, ExCSSL) mostly showed greater performance than BraSpecS. Clay R2 ranged from 0.5 (BraSpecS) to 0.8 (ExCSSL) in vis–NIR–SWIR, but BraSpecS MIR models were more accurate in most situations. The development of external models based on the fusion of local samples with BSSL formed the Global Soil Spectral Library (GSSL). The GSSL models improved soil properties prediction for different countries. Nevertheless, the proposed system needs to be continually updated with new spectra so they can be applied broadly. Accordingly, the online system is dynamic, users can contribute their data and the models will adapt to local information. Our community-driven web platform allows users to predict soil attributes without learning soil spectral modeling, which will invite end-users to utilize this powerful technique

Aplicações de sensoriamento remoto e proximal para conservação e manejo do solo

This doctoral thesis aimed to develop techniques for remote and proximal sensing and digital soil mapping applied to soil management and conservation. Chapter 1 provides a general introduction to the work. In Chapter 2, the objective was to evaluate the use of different sensor systems in predicting the content of one of the most important attributes of the soil than clay, to support management practices in a small agricultural property. For this, data from the FieldSpec laboratory and airborne AISA-FÉNIX hyperspectral sensors, and from the orbital optical sensors of LANDSAT 8-OLI, Sentinel 2-MSI and PlanetScope were used. In the third chapter a similar approach was adopted, however, a larger (regional) study area was adopted to map soil erodibility, an important parameter used in modeling the prediction of soil loss by water erosion. For this, a multi-temporal image of exposed soil called SYSI was obtained. In the fourth chapter, a collection of Landsat images (1985 to 2019) was used to understand the spatio-temporal dynamics of exposure of (discovered) soils cultivated with sugarcane covering the Piracicaba region. In the second chapter, the results found showed better prediction performance for the laboratory and on-board sensors, followed by the Landsat 08-OLI and Sentinel 2-MSI sensors. The PlanetScope sensor presented the lowest prediction performance (R2 0.26 and 0.14). In the third chapter, the techniques used allowed the creation of digital maps of soil erodibility more suitable for use in small areas than erodibility maps generated from currently available legacy soil maps. In the fourth chapter, it was possible to identify the positive impact of the end of the sugarcane burning, in the reduction of the area of unprotected soil during the year. However, it was found that sandy soils are more often unprotected due to their lower productive potential. This higher frequency of exposure can potentiate the loss of organic carbon from the soil, since it is associated with conventional practices of soil tillage for a new planting of the sugarcane crop. More clayey soils have a lower frequency of exposure due to their greater productive potential, which leads to a lower need for sugarcane renewal. Finally, chapter 5 makes general considerations and conclusions about the work as a whole.A presente tese de doutorado teve por objetivo desenvolver técnicas de sensoriamento remoto e próximo e mapeamento digital do solo aplicadas ao manejo e conservação dos solos. O Capítulo 1 expõe uma introdução geral do trabalho. No Capítulo 2 objetivou-se avaliar a utilização de diferentes sistemas sensores na predição do teor de um dos mais importantes atributos do solo que a argila, para apoiar práticas de manejo em uma pequena propriedade agrícola. Para isso, foram usados dados provenientes dos sensores hiperespectrais de laboratório FieldSpec e aerotransportado AISA-FÊNIX, e dos sensores ópticos orbitais do LANDSAT 8- OLI, Sentinel 2-MSI e PlanetScope. No terceiro capítulo uma abordagem semelhante foi adotada, no entanto, adotou-se uma área de estudo de maior extensão (regional) para mapear a erodibilidade do solo, um importante parâmetro utilizado em modelagens da predição de perda do solo por erosão hídrica. Para isso foi obtida uma imagem multi-temporal de solo exposto denominada SYSI. No quarto capítulo, uma coleção de imagens Landsat (1985 a 2019) foi utilizada para entender a dinâmica espaço-temporal de exposição dos solos (descobertos) cultivados com cana-de-açúcar cobrindo a região de Piracicaba. No segundo capítulo os resultados encontrados mostraram melhores desempenhos de predição para os sensores de laboratório e a bordo de aeronave, seguido pelos sensores Landsat 08-OLI e Sentinel 2-MSI. O sensor PlanetScope apresentou a menor performance de predição (R2 0,26 e 0,14). No terceiro capítulo as técnicas utilizadas permitiram a criação de mapas digitais da erodibilidade do solo mais adequados para a utilização em pequenas áreas do que mapas de erodibilidade gerados a partir de mapas de solos legados atualmente disponíveis. No quarto capítulo foi possível identificar o impacto positivo do fim da queima da cana-de-açúcar, na redução da área de solo desprotegido durante o ano. Entretanto, se constatou que solos arenosos são mais frequentemente desprotegidos devido ao seu menor potencial produtivo. Essa maior frequência de exposição pode potencializar a perda de carbono orgânico do solo, uma vez que está associada a práticas convencionais de preparo do solo para um novo plantio da cultura da cana-de-açúcar. Solos mais argilosos apresentam menor frequência de exposição devido ao maior potencial produtivo dos mesmos, o que leva a uma menor necessidade de renovação do canavial. Finalmente o capítulo 5, faz considerações gerais e conclusões sobre o trabalho como um todo

Soil Spectral Library and its application in the attributes quantification and classification

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.The Brazil is one of the major world agriculture producers having the soil like base of his production systems. The right planning of production systems needs the basic geospatial data obtaining such as soil and fertility maps. However, pedological surveys consume a lot of time, are expensive and need many laboratorial analyses. The development of laboratorial remote sensing techniques is an alternative for advanced of quicker and cheaper pedological surveys. The VIS-NIR spectroscopy techniques have been demonstrated a good efficiency in the fast and not pollutant soil attributes predictions. These techniques are based on soil spectral information and on development of the spectral data base (Spectral Library). Therefore, as much soil class characterization as attribute estimate its necessary spectral library (SL) development that have representative data of soil variability. In this sense, this work aim to build a soil SL from Brazils different agricultural regions and from this information on to develop profile classification techniques and soil attributes quantification. 7185 soil samples were collected from profiles and polls. A data base was built with spectral behavior of the 233 profiles and their horizons. SLs with different geographical coverage are purpose-built of development of attributes predictions models. Based on SL data created, it was possible distinguish different soil classes and use these information to classify profiles of unknown classes from spectral data. Good attributes prediction models were obtained to sand, clay and Fe2O3. It was demonstrated that SL containing regional data with high variability of soil have shown worse chemical attribute predictions. An important factor needs being considered in the SL building is the high amplitude of predicted attribute content. The SL building has brought advances to qualitative and quantitative soil spectral evaluation techniques

A PRECARIZAÇÃO DO TRABALHO DOCENTE NA EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA (EAD) NO BRASIL: UMA DISCUSSÃO TEÓRICA

Esta investigação propôs-se a estudar as condições de trabalho enfrentadas pelo profissional docente nas universidades do Brasil que utilizam da modalidade de ensino via a distância (Ead), através de uma discussão teórica acerca de sua totalidade. Compreendendo o avanço histórico do Ead no país, entende-se que este fenômeno não ocorre de forma isolada de seu contexto histórico, desta forma, se levantou o questionamento sob o impacto da implementação desta nova modalidade de ensino no trabalho docente. Sem querer dicotomizar as diferentes modelos de ensino, constatou-se que na Ead uma intensificação da precarização na medida em que, o profissional docente se encontra sujeito a uma forte divisão hierárquica do trabalho, a um processo de objetivação, racionalização e por fim, estranhamento

Morphological Interpretation of Reflectance Spectrum (MIRS) using libraries looking towards soil classification

The search for tools to perform soil surveying faster and cheaper has led to the development of technological innovations such as remote sensing (RS) and the so-called spectral libraries in recent years. However, there are no studies which collate all the RS background to demonstrate how to use this technology for soil classification. The present study aims to describe a simple method of how to classify soils by the morphology of spectra associated with a quantitative view (400-2,500 nm). For this, we constructed three spectral libraries: (i) one for quantitative model performance; (ii) a second to function as the spectral patterns; and (iii) a third to serve as a validation stage. All samples had their chemical and granulometric attributes determined by laboratory analysis and prediction models were created based on soil spectra. The system is based on seven steps summarized as follows: i) interpretation of the spectral curve intensity; ii) observation of the general shape of curves; iii) evaluation of absorption features; iv) comparison of spectral curves between the same profile horizons; v) quantification of soil attributes by spectral library models; vi) comparison of a pre-existent spectral library with unknown profile spectra; vii) most probable soil classification. A soil cannot be classified from one spectral curve alone. The behavior between the horizons of a profile, however, was correlated with its classification. In fact, the validation showed 85 % accuracy between the Morphological Interpretation of Reflectance Spectrum (MIRS) method and the traditional classification, showing the importance and potential of a combination of descriptive and quantitative evaluations

Modelos de quantificação de atributos do solo a partir de bibliotecas espectrais

Soil science has sought to develop better techniques for the soil evaluation, one of which is the use of remote sensing applications. The use of ground sensors to obtain soil spectral data has enabled the characterization of these data and the advancement of techniques for the quantification of soil attributes. In order to do this, the creation of a soil spectral library is necessary. A spectral library should be representative of the variability of the soils in a region. The objective of this study was to (i) assess the quality of models to predict soil attributes, clay and iron (Fe2O3), obtained by spectral libraries of distinct soils from several agricultural regions of Brazil., (ii) illustrate the use of a spectral library of soils in the quantification of its attributes, (iii) evaluate the performance of a benchmark for when the data set is subdivided according to their spectral characteristic. Spectral data were collected (using a Fieldspec sensor, 3502,500 nm) for the horizons of 223 soil profiles from the several regions of Brazil. A Principal Component Analysis (PCA) of the data was then performed. Using a K-means clustering and the PCA scores, samples were divided in 3 subgroups. A PLSR was applied in each subgroup, algorithms to predict clay and iron based on soil spectra were created. A discriminant analysis was performed, we aimed to create a model which indicates if samples from validation set are similar to subgroup 1, 2 or 3. According to this classification, validation dataset was divided. These validation sets were used to evaluate PLSR models performance.Pages: 8683-868