Soil classification based on spectral and environmental variables

In the last decades, the volume of soil data collection has increased significantly. Because of that it is now possible to obtain a soil classification using spectral, climate and terrain attributes. The idea was to develop a soil series system, which intends to discriminate soil types according to soil, climate and terrain variables. This new system was called Soil-Environmental Classification

Quantification of soil organic matter using mathematical models based on colorimetry in the Munsell color system

O presente estudo teve como objetivo desenvolver modelos matemáticos para a quantificação do teor de matéria orgânica, a partir da cor do solo, obtida por aparelho colorímetro no sistema Munsell de cores. Para esse fim, 912 amostras de solo foram coletadas na região de Porto Grande (Amapá) e enviadas para análises química, granulométrica e determinação da cor em amostras secas e úmidas. Os componentes valor e croma da cor do solo no sistema Munsell, obtidos por colorímetro, foram utilizados para quantificar através de regressão múltipla passo a passo (stepwise) o teor de matéria orgânica do solo. O modelo de predição com base em todas as amostras apresentou R² de 0,66 para amostras úmidas e 0,56 para amostras secas, ao serem validados utilizando amostras independentes. Foi possível ainda melhorar os modelos quando as amostras foram separadas por classe de solo ou textura, e os modelos gerados com base em cores de amostras úmidas foram sistematicamente superiores àqueles utilizando amostras secas. Em relação às classes de solo, os melhores resultados foram obtidos para Argissolos e Latossolos, ambos gerando um R² de validação independente de 0,73 (amostra úmida). Para textura, os melhores resultados foram obtidos para solos de textura muito argilosa, com R² de validação de 0,81 (amostra úmida). Os modelos de predição de matéria orgânica em função da cor do solo possuem simplicidade e potencial para serem utilizados no laboratório e no campo, especialmente para Argissolos e Latossolos de textura argilosa, de maneira automática e sem necessidade de uso de produtos ou reagentes.This study aimed to derive mathematical models to predict the soil organic matter content based on soil color obtained by a colorimeter in the Munsell color system. A total of 907 soil samples were collected in the region of Porto Grande (Amapá, Brazil) and analyzed in the laboratory for chemical properties, particle size distribution and color of dry and wet samples. The Munsell color components value and croma obtained using a colorimeter were used to predict soil organic matter content based on stepwise multiple linear regression. Models derived using all samples had R² of 0.66 for wet samples and 0.56 for dry samples, respectively, when validated using independent samples. It was possible to improve the models by separating the samples by soil class or texture. The models derived using colors obtained from wet samples were systematically better than those based on dry samples. Among soil classes, best results were obtained for Argissolos (Ultisols) and Latossolos (Oxisols), both having an R² of independent validation of 0.73 (wet sample). For texture, best results were obtained for very clayey soils, with an R² of validation of 0.81 (wet sample). The soil organic matter prediction models based on soil color have simplicity and potential to be used in the laboratory and in the field with quick and unnecessary chemical products, especially for Ultisols and Oxisols of clayey texture.CNPq/PQ e CNPq/PIBI

Soil Vis-NIR spectra and Fuzzy K-means on definition of soil mapping units in topossequences

O conhecimento dos solos é cada vez mais importante para que o uso dele seja realizado corretamente na agropecuária, no crescimento urbano, na conservação dos recursos naturais, entre outros. Entretanto, verifica-se carência de profissionais qualificados para a caracterização e os mapeamentos pedológicos, particularmente em escalas de maior detalhamento. Essa carência, aliada aos avanços das ferramentas computacionais e do sensoriamento remoto, promoveu o surgimento do Mapeamento Digital de Solos (MDS), que busca auxiliar e agilizar as atividades de levantamento pedológico. Assim, este trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de delimitaçao de unidades de solos em topossequências por meio do comportamento espectral dos solos no comprimento de onda do Visível-Infravermelho Próximo (Vis-NIR). A metodologia espectral consistiu na obtenção das curvas espectrais dos solos por meio do espectrorradiômetro FieldSpecPro e da redução do número de informações espectrais por meio da análise de Componentes Principais, seguida de agrupamento das amostras mediante método fuzzy k-médias. Foram selecionadas cinco topossequências com pontos equidistantes de 30 m para caracterizar as classes de solos e amostragens. Foram descritas oito classes de solos distintas, que tiveram caracterização detalhada e classificação em perfis pedológicos. No restante dos pontos, a caracterização das classes de solos foi feita com base na classificação dos solos realizada nos perfis pedológicos, com coleta de amostras por meio de tradagens nas profundidades de 0,00-0,20 e 0,80-1,00 m, perfazendo o total de 162 amostras ao longo das cinco topossequências. As amostras foram analisadas pelas metodologias convencional e espectral, para que os resultados pudessem ser comparados e avaliados. Dessa forma, foram realizadas análises morfológicas, físicas (textura) e químicas nas amostras de solo. Das cinco topossequências estudadas, os resultados foram satisfatoriamente semelhantes; alguns solos não foram perfeitamente individualizados pela metodologia espectral, em razão da grande semelhança em seus comportamentos espectrais, como demonstrado pelo Latossolo Vermelho Férrico e Nitossolo Vermelho Férrico. A metodologia espectral foi capaz de diferenciar solos com resposta espectral distinta e estabelecer limites nas topossequências, apresentando grande potencial para ser implementada em levantamentos pedológicos.Knowledge of soils is increasingly important for their correct use in agriculture, in urban growth, and in conservation of natural resources, among other purposes. However, there is a lack of qualified professionals for pedological characterization and mapping, particularly at scales of greater detail. Due to this shortage and due to advances in computational tools and remote sensing, Digital Soil Mapping (DSM) arose in order to assist and expedite pedological survey activities. Thus, the aim of this study was to develop a method for delineation of soil units in toposequences through the spectral response of soils in the Vis-NIR (Visible-Near Infrared) wavelength. The spectral method consisted of obtaining soil spectral curves by means of a spectroradiometer, FieldSpec Pro, and reduction in the amount of spectral information by Principal Component Analysis, followed by clustering of samples by the fuzzy k-means method. Five toposequences with 30 m equidistant points were selected for soil class characterization and sampling. Eight distinct soil classes were identified and received detailed characterization and classification in pedological profiles. For the remaining points, the characterization of soil classes was based on the soil classification contained in the pedological profiles, with samples collected using a soil auger at depths of 0.00-0.20 and 0.80-1.00 m, for a total of 162 samples across the five toposequences. The samples were analyzed by the conventional and spectral method so that the results could be compared and evaluated. Thus, morphological, physical (texture), and chemical analyses of soil samples were made. In the five toposequences studied, the results were similar, and some soils were not perfectly individualized by spectral method, due to great similarity in their spectral curves, as demonstrated by Latossolo Vermelho Férrico and Nitossolo Vermelho Férrico. The spectral method was able to differentiate soils with distinct spectral responses and establish limits in toposequences, showing great potential for implementation in soil surveys

Spectroscopic techniques and terrain attributes on digital soil mapping

O conhecimento dos atributos do solo e de sua variabilidade espacial são essenciais para a aplicação de um manejo racional, promovendo altas produtividades e baixo impacto ambiental. Dentre as informações mais utilizadas para o planejamento e tomadas de decisão na atividade agrícola, observa-se o mapa pedológico. Este indica de maneira simplificada uma série de atributos, tais como a textura, as condições químicas e a morfologia. Em contrapartida, estes mapas são escassos, desatualizados ou mesmo apresentam-se em escala inadequada, resultando em um entrave no desenvolvimento agrícola sustentável. Desta forma, surge a necessidade de ferramentas que auxiliem no processo de levantamento e mapeamento de solos, reduzindo custos e tempo de execução. Duas técnicas capazes de atenuar tal problemática são a espectroscopia de reflectância e o mapeamento digital de solos. Diversos trabalhos indicam o potencial das curvas espectrais para determinar atributos como teor de argila e carbono, no entanto, há carência de estudos avaliando relações entre classes taxonômicas e o comportamento espectral. Da mesma forma, não se encontra na literatura pesquisas que conciliaram o mapeamento digital de solos e o espectro eletromagnético. Sendo assim, este trabalho foi desenvolvido visando responder os seguintes questionamentos: (a) Existe correlação entre atributos do solo e o comportamento espectral para as amostras estudadas?; (b) Teriam as curvas espectrais padrões específicos para diferentes classes taxonômicas? (c) Seria possível distinguir diferentes classes de solo utilizando técnica de classificação numérica de perfis e dados de reflectância? (d) Seria possível estabelecer limites de solo em topossequências utilizando somente curvas espectrais e métodos estatísticos? (e) O processo de mapeamento digital de solos é capaz de produzir mapas semelhantes aos obtidos por metodologia convencional?The knowledge of the spatial distribution of soils is important for crop management, providing a high productivity and less environmental impact. The soil map is one of the most important information used for planning or to make a decision in agriculture. It is a simply way to acquire information about soil attributes, such as texture, morphology and chemical conditions. However, the existent soil maps are outdated or present an inadequate scale. This issue is an obstacle to sustainable agricultural development. Due to this, arises the need for tools to help the process of surveying and mapping of soils, reducing costs and time. Two techniques that could help to mitigate such problems are reflectance spectroscopy and digital soil mapping. Several studies indicate the potential of spectral curves to determine attributes such as clay and carbon, however there are few studies evaluating the relationships between taxonomic classes and soil spectral behavior. Also, there is not many works evaluating the use of soil spectra in digital soil mapping. Thus, this study attempts to answer the following questions: (a) Is there any correlation between soil properties and spectral behavior of the studied samples? (B) Would the spectral curves have specific features for different taxonomic classes? (C) Is It possible to distinguish different soils using a profile numerical classification technique and reflectance data? (D) Is it possible to establish boundaries on soil toposequences using only spectral curves and statistical methods? (E) Is digital soil mapping able to produce similar maps to those obtained by conventional methods

Efeitos das mudanças climáticas e do uso da terra nos componentes do balanço hídrico da bacia do rio Xingu, sudeste amazônico

In the southern of the Amazon basin, extensive deforestation associated with global climate change have impacted the regional water cycle. Predictions indicate that future alteration might cause even higher pressure over regional water resources. The goal of this study was to perform a detailed evaluation of past changes in the water resources of the upper Xingu basin, a region which is broadly representative of southern Amazon. The evaluation consisted of characterizing alterations in medium and long-term time series of rainfall, river discharge, evapotranspiration and total water storage change. The study employed not only in situ measurements, but also remotely sensed data. Remote sensing products including rainfall, evapotranspiration and water storage change were employed in the evaluation of the regional water balance. A thirteen years\' time series derived from RS products was submitted to a trend analysis, to detect significant variations in the water balance. Furthermore, uncertainties in each remote sensing product were retrieved, mostly comparing in situ measurements with RS estimates. To describe limitations of such products to evaluate the regional water balance, river discharge was calculated as the residual of the water balance. Later on, the estimated river discharge was compared to in situ measurements and uncertainties in the water balance were defined. The analysis of long-term alterations considered in situ measurements of rainfall and river discharge, from the period of 1976-2015. In this case, a group of hydro-climatological indicators was derived and then submitted to Mann-Kendall and Petit test. Due to the relevance of forest cover on river flow regulation, land use changes (LUC) were mapped every five years from 1985 to 2015. LUC results were then compared to the hydro-climatological data, to identify similarities in changing patterns. The evaluation of water balance components based on remote sensing products described fairly well the spatial variability in the study site. The uncertainties in P, ET and TWSC products corresponded to 41, 25 and 18 mm month-1, respectively. Due to these uncertainties, it was not possible to perform the water balance closure based on RS data. No significant changes were observed in the time series derived from these products. Contrastingly, the evaluation of a 40-years\' time series presented a decrease of 245 mm in rainfall, with intensity and number of rainy events being reduced. This phenomenon is most likely resultant from two process, the reduction in water recycling due to deforestation, as well as the Pacific Ocean decadal oscillation, which influences the large-scale atmospheric circulation. Although deforestation tends to increase river discharge, the reduction in rainfall in the Upper Xingu Basin was high enough to mask this effect.O desmatamento em larga escala na região sul da bacia amazônica brasileira, associado às mudanças climáticas globais, tem impactado o ciclo hidrológico regional. Previsões futuras indicam uma pressão ainda maior sobre os recursos hídricos regionais. O objetivo deste estudo foi realizar uma avaliação detalhada das possíveis alterações nos recursos hídricos da bacia do Alto Xingu, uma região extremamente representativa do sul da Amazônia. Para tanto, foram empregadas séries temporais de longa e média duração, correspondentes à precipitação (P), vazão (Q), evapotranspiração (ET) e variação do armazenamento de água (TWSC). O estudo empregou medições in situ, bem como dados de sensoriamento remoto (SR). As estimativas de sensoriamento remoto foram empregadas na avaliação do balanço hídrico regional. As séries temporais de treze anos derivadas de produtos de SR foram submetidas a uma análise de tendência, com o objetivo de detectar variações significativas nos componentes do balanço hídrico. Além disso, as incertezas em cada produto foram obtidas comparando-se medições in situ com as estimativas de SR. Com o objetivo de descrever as limitações de tais produtos para a realização do balanço hídrico regional, a vazão do rio Xingu foi estimada com base na fórmula do balanço hídrico. Posteriormente, tal estimativa foi comparada com as medições in situ, gerando um indicativo da incerteza no fechamento do balanço hídrico. Já a análise das alterações a longo prazo considerou as medidas in situ da precipitação e vazão, no período de 1976-2015. Neste caso, um grupo de indicadores hidro-climatológicos foi calculado e posteriormente submetido aos testes de Mann-Kendall e Pettit. Devido à relevância das florestas na regulação da vazão dos rios, as mudanças no uso e ocupação da terra foram mapeadas a cada cinco anos, durante 1985-2015. Os resultados foram comparados aos dados hidro-climatológicos, buscando assim semelhanças nos padrões de alteração. Os produtos de sensoriamento remoto descreveram razoavelmente bem a variabilidade espacial dos componentes do balanço hídrico. As incertezas nas estimativas de P, ET e TWSC corresponderam a 41, 25 e 18 mm mês-1. Devido a incertezas nos produtos de SR, não foi possível realizar o fechamento do balanço hídrico. Com relação as séries temporais derivadas dos dados de SR, nenhuma mudança significativa foi observada. Por outro lado, a avaliação das séries temporais de longa duração, apresentaram diminuição de 245 mm na precipitação, com as chuvas tendo intensidade e número de eventos reduzidos. Este fenômeno é provavelmente resultante de dois processos, sendo um deles a redução na ciclagem da água devido ao desmatamento. O segundo corresponde a oscilação decadal na temperatura da superfície do Oceano Pacífico, a qual influencia a circulação atmosférica em grande escala. Embora o desmatamento cause aumento na vazão do rio, a redução da precipitação na Bacia do Alto Xingu foi suficientemente alta para mascarar esse efeito. Os dados aqui apresentados não só apresentam um diagnóstico sobre os recursos hidrícos do Alto Xingu, como também são extremamente relevantes para a compreensão da interação entre a paisagem e os componentes do balanço hídrico

Espectros Vis-NIR do Solo e Fuzzy K-Médias Aplicados na Delimitação de Unidades de Mapeamento de Solos em Topossequências

RESUMO O conhecimento dos solos é cada vez mais importante para que o uso dele seja realizado corretamente na agropecuária, no crescimento urbano, na conservação dos recursos naturais, entre outros. Entretanto, verifica-se carência de profissionais qualificados para a caracterização e os mapeamentos pedológicos, particularmente em escalas de maior detalhamento. Essa carência, aliada aos avanços das ferramentas computacionais e do sensoriamento remoto, promoveu o surgimento do Mapeamento Digital de Solos (MDS), que busca auxiliar e agilizar as atividades de levantamento pedológico. Assim, este trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de delimitaçao de unidades de solos em topossequências por meio do comportamento espectral dos solos no comprimento de onda do Visível-Infravermelho Próximo (Vis-NIR). A metodologia espectral consistiu na obtenção das curvas espectrais dos solos por meio do espectrorradiômetro FieldSpecPro e da redução do número de informações espectrais por meio da análise de Componentes Principais, seguida de agrupamento das amostras mediante método fuzzy k-médias. Foram selecionadas cinco topossequências com pontos equidistantes de 30 m para caracterizar as classes de solos e amostragens. Foram descritas oito classes de solos distintas, que tiveram caracterização detalhada e classificação em perfis pedológicos. No restante dos pontos, a caracterização das classes de solos foi feita com base na classificação dos solos realizada nos perfis pedológicos, com coleta de amostras por meio de tradagens nas profundidades de 0,00-0,20 e 0,80-1,00 m, perfazendo o total de 162 amostras ao longo das cinco topossequências. As amostras foram analisadas pelas metodologias convencional e espectral, para que os resultados pudessem ser comparados e avaliados. Dessa forma, foram realizadas análises morfológicas, físicas (textura) e químicas nas amostras de solo. Das cinco topossequências estudadas, os resultados foram satisfatoriamente semelhantes; alguns solos não foram perfeitamente individualizados pela metodologia espectral, em razão da grande semelhança em seus comportamentos espectrais, como demonstrado pelo Latossolo Vermelho Férrico e Nitossolo Vermelho Férrico. A metodologia espectral foi capaz de diferenciar solos com resposta espectral distinta e estabelecer limites nas topossequências, apresentando grande potencial para ser implementada em levantamentos pedológicos

Using numerical classification of profiles based on Vis-NIR spectra to distinguish soils from the Piracicaba Region, Brazil

Considering that information from soil reflectance spectra is underutilized in soil classification, this paper aimed to evaluate the relationship of soil physical, chemical properties and their spectra, to identify spectral patterns for soil classes, evaluate the use of numerical classification of profiles combined with spectral data for soil classification. We studied 20 soil profiles from the municipality of Piracicaba, State of São Paulo, Brazil, which were morphologically described and classified up to the 3rd category level of the Brazilian Soil Classification System (SiBCS). Subsequently, soil samples were collected from pedogenetic horizons and subjected to soil particle size and chemical analyses. Their Vis-NIR spectra were measured, followed by principal component analysis. Pearson's linear correlation coefficients were determined among the four principal components and the following soil properties: pH, organic matter, P, K, Ca, Mg, Al, CEC, base saturation, and Al saturation. We also carried out interpretation of the first three principal components and their relationships with soil classes defined by SiBCS. In addition, numerical classification of the profiles based on the OSACA algorithm was performed using spectral data as a basis. We determined the Normalized Mutual Information (NMI) and Uncertainty Coefficient (U). These coefficients represent the similarity between the numerical classification and the soil classes from SiBCS. Pearson's correlation coefficients were significant for the principal components when compared to sand, clay, Al content and soil color. Visual analysis of the principal component scores showed differences in the spectral behavior of the soil classes, mainly among Argissolos and the others soils. The NMI and U similarity coefficients showed values of 0.74 and 0.64, respectively, suggesting good similarity between the numerical and SiBCS classes. For example, numerical classification correctly distinguished Argissolos from Latossolos and Nitossolos. However, this mathematical technique was not able to distinguish Latossolos from Nitossolos Vermelho férricos, but the Cambissolos were well differentiated from other soil classes. The numerical technique proved to be effective and applicable to the soil classification process