Unique life sciences research facilities at NASA Ames Research Center

The Life Science Division at NASA's Ames Research Center has a suite of specialized facilities that enable scientists to study the effects of gravity on living systems. This paper describes some of these facilities and their use in research. Seven centrifuges, each with its own unique abilities, allow testing of a variety of parameters on test subjects ranging from single cells through hardware to humans. The Vestibular Research Facility allows the study of both centrifugation and linear acceleration on animals and humans. The Biocomputation Center uses computers for 3D reconstruction of physiological systems, and interactive research tools for virtual reality modeling. Psycophysiological, cardiovascular, exercise physiology, and biomechanical studies are conducted in the 12 bed Human Research Facility and samples are analyzed in the certified Central Clinical Laboratory and other laboratories at Ames. Human bedrest, water immersion and lower body negative pressure equipment are also available to study physiological changes associated with weightlessness. These and other weightlessness models are used in specialized laboratories for the study of basic physiological mechanisms, metabolism and cell biology. Visual-motor performance, perception, and adaptation are studied using ground-based models as well as short term weightlessness experiments (parabolic flights). The unique combination of Life Science research facilities, laboratories, and equipment at Ames Research Center are described in detail in relation to their research contributions

Distribuição espacial das propriedades eletromagnéticas e gamarradiométricas do solo e sua relação com o relevo e atributos químicos e físicos do solo.

O mapeamento detalhado dos atributos do solo requer um grande número de amostras de campo, o que poderia ser facilitado pelo uso de sensores eletromagnéticos de campo, ditos sensores proximais. A portabilidade e rápida aquisição de dados sem a necessidade de retirar amostras do solo são algumas das características interessantes desses sensores. Contudo, o seu uso em solos tropicais é ainda incipiente, carecendo de pesquisa no tema. Portanto, o objetivo do trabalho foi mapear quatro propriedades do solo medidas por sensores proximais (condutividade elétrica, susceptibilidade magnética e teores de urânio e tório) a partir de duas malhas amostrais (10 x 10 e 20 x 20 m), além de cinco atributos do solo medidos em laboratório (CTC e teores de argila, ferro, carbono orgânico e umidade) em duas profundidades (0-10 e 10-20 cm) na malha de 20 x 20 m. Todas as variáveis analisadas, exceto o urânio, se correlacionaram significativamente (p < 0.05) e, em geral, tiveram padrões de distribuição e estruturas de dependência espacial similares. Os sensores, ao realizarem a medição rápida e diretamente no campo de propriedades do solo, permitem o aumento do tamanho amostral com melhor recobrimento da área de estudo, o que proporciona a geração de mapas de melhor qualidade. Isso mostra o potencial de uso de sensores proximais para caracterização e mapeamento dos atributos do solo

Treinamento em mapeamento digital de solos: carbono no Rio de Janeiro, Brasil.

No período de 24 a 28 de setembro de 2012 foi realizado na Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ, o Curso de Capacitación en Cartografía Digital de Suelos, que contou com a presença de 17 pedólogos de 17 países da América Latina e Caribe. O objetivo do curso foi capacitar os pedólogos em mapeamento digital de solos utilizando os softwares livres SAGA, R e RStudio. No curso realizou-se, como estudo de caso, o mapeamento do carbono orgânico do solo na camada 0-10 cm no município de Campos dos Goytacazes, RJ, Brasil. Apresentamos as etapas de treinamento realizadas durante o curso, incluindo a preparação de dados de solos e covariáveis ambientais, análise exploratória de dados, modelagem espacial, produção de mapas e validação dos resultados obtidos. A combinação dos softwares livres SAGA, R e RStudio mostrou-se bastante flexível para a realização do curso e mapeamento digital de carbono orgânico do solo, sendo recomendada para outros cursos e projetos de mapeamento digital de solos. A estrutura do curso mostrou-se adequada também para implementação através de ensino à distância (resultados apresentados em outro trabalho nestes anais). Para êxito de cursos e projetos similares, salientamos a importância da experiência prévia dos participantes com conceitos e técnicas de pedologia, estatística, geoprocessamento e linguagem de programação, bem como da existência de um banco de dados de solos organizado e disponível

Digital soil mapping for soil class prediction in a dry forest of Minas Gerais, Brazil.

Investment on soil survey has become scarce over the past decades. Digital Soil Mapping (DSM) techniques emerged as an economic alternative to produce soil maps. We applied a classification tree algorithm to predict soil suborders in a tropical dry forest area with 102 km2 in the north of Minas Gerais state, Brazil. We tested environmental covariates with different spatial resolutions as predictors, and used 361 observations to train the model and 64 independent observations to validate the map. Prediction models included three decision trees and one logistic regression model. The results showed that freely available environmental covariates with coarser spatial resolution can produce as good or better suborder predictions than more expensive covariates with finer resolution

Treinamento presencial e à distância em mapeamento digital de solos para latinoamericanos.

A produção de informação de solos é demorada e custosa, sendo essa informação essencial para a agricultura, gerenciamento dos recursos naturais, simulações dos efeitos das mudanças climáticas, entre outros. O mapeamento digital de solos (MDS) tem avançado como metodologia complementar ao levantamento clássico de solos buscando soluções rápidas e eficazes para o mapeamento de solos, utilizando dados auxiliares (covariáveis) e métodos estatísticos e matemáticos. Nesse contexto, a Embrapa Solos realizou, através de um acordo firmado com a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), cursos de capacitação em MDS para técnicos de 18 países da América Latina e Caribe (LAC). Foram oferecidos dois cursos presenciais nas instalações da Embrapa Solos, no Rio de Janeiro, RJ, Brasil, e um curso à distância, onde foram empregados softwares livres para preparação e análise de dados (SAGA, R e RStudio), criação de vídeo (CamStudio e iSpring) e ensino à distância (Moodle). Os cursos tiveram conteúdo teórico-prático, tendo sido realizado como estudo de caso no primeiro curso presencial o mapeamento digital de carbono do solo (cujos resultados são apresentados em outro trabalho nestes anais). Este trabalho apresenta a experiência desenvolvida pela Embrapa Solos e os principais resultados do esforço para capacitar, presencialmente e à distância, técnicos de diferentes países da LAC em MDS

Soil classification from visible/near-infrared diffuse reflectance spectra at multiple depths.

Abstract : Visible/near-infrared diffuse reflectance spectroscopy (VNIRS) offers an alternative to conventional analytical methods to estimate various soil attributes. However, the use of VNIRS in soil survey and taxonomic classification is still underexplored. We investigated the potential use of VNIRS to classify soils in a region with variable soils, geology, and topography in southeastern Brazil. We combined principal component (PC) analysis, and multinomial logistic regression to classify 291 soils at the levels of suborder (second highest), and suborder with textural classification (STC), described in the field according to the Brazilian Soil Classification System. Soil visible/near-infrared (400-2500 nm) spectra were collected from three depth intervals (0-20, 40-60, and 80-100 cm), and combined in sequence to compose a pseudo multi-depth spectral curve, which was used to derive the classification models. The percent of correctly classified soils at the suborder level was 79% using 20 PCs, and 96% using 30 PCs. At the STC level, soils were correctly classified in 100%, and 78% of the cases using 20, and 30 PCs, respectively. Given the inherent complexity and variability within soil taxonomic groups, and in contrast the similarity among different groups, combining spectral data from different depths in multivariate classification offered a simple and inexpensive solution to adequately distinguish soils. This novel approach could improve soil classification and survey in a cost-efficient manner, supporting sustainable use, and management of tropical soils

Predição e mapeamento de atributos do solo utilizando sensores proximais.

O objetivo foi avaliar o uso in situ de sensores proximais para predizer e mapear cinco atributos do solo em uma área de 3,4 ha em Seropédica, RJ. Foram definidos 105 pontos amostrais em malha uniforme de 20 m x 20 m, acrescidos de 25 pontos para validação externa. Nesses 130 pontos, foram medidos em laboratório os teores de argila, carbono orgânico, ferro e umidade e a capacidade de troca catiônica a partir de amostras de solo coletadas a 0-10 cm, e medidas por sensores proximais in situ, na superfície do solo, a susceptibilidade magnética (SM), condutividade elétrica aparente (CEa) e os teores de tório (eTh) e urânio (eU) equivalentes. Foram comparadas duas abordagens de mapeamento: 1) krigagem ordinária (KO) dos cinco atributos do solo a partir dos seus valores observados; e 2) regressão-krigagem (RK), compreendendo a predição dos atributos em função dos dados de sensores, seguida da krigagem dos valores preditos dos atributos. Os modelos de predição lineares dos atributos obtiveram R2 ajustado de até 0,73 (argila), sendo que a SM e o eTh foram as variáveis preditoras mais importantes. Os mapas dos atributos obtidos por RK foram muito similares àqueles obtidos por KO, tanto nos padrões espaciais gerados quanto na incerteza quantificada a partir dos 25 pontos de validação externa. Isso significa que os dados de sensores obtidos rapidamente in situ permitem gerar mapas de atributos do solo, de mais difícil e demorada medição em laboratório, com ganho de eficiência e sem perda de qualidade nos mapas

Prediction of soil physical and chemical properties by visible and near-infrared diffuse reflectance spectroscopy in the Central Amazon.

Visible and near-infrared diffuse reflectance spectroscopy (VIS-NIR) has shown levels of accuracy comparable to conventional laboratory methods for estimating soil properties. Soil chemical and physical properties have been predicted by reflectance spectroscopy successfully on subtropical and temperate soils, whereas soils from tropical agro-forest regions have received less attention, especially those from tropical rainforests. A spectral characterization provides a proficient pathway for soil characterization. The first step in this process is to develop a comprehensive VIS-NIR soil library of multiple key soil properties to be used in future soil surveys. This paper presents the first VIS-NIR soil library for a remote region in the Central Amazon. We evaluated the performance of VIS-NIR for the prediction of soil properties in the Central Amazon, Brazil. Soil properties measured and predicted were: pH, Ca, Mg, Al, H, H+Al, P, organic C (SOC), sum of bases, cation exchange capacity (CEC), percentage of base saturation (V), Al saturation (m), clay, sand, silt, silt/clay (S/C), and degree of flocculation. Soil samples were scanned in the laboratory in the VIS-NIR range (350-2500 nm), and forty-one pre-processing methods were tested to improve predictions. Clay content was predicted with the highest accuracy, followed by SOC. Sand, S/C, H, Al, H+Al, CEC, m and V predictions were reasonably good. The other soil properties were poorly predicted. Among the soil properties predicted well, SOC is one of the critical soil indicators in the global carbon cycle. Besides the soil property of interest, the landscape position, soil order and depth influenced in the model performance. For silt content, pH and S/C, the model performed better in well-drained soils, whereas for SOC best predictions were obtained in poorly drained soils. The association of VIS-NIR spectral data to landforms, vegetation classes, and soil types demonstrate potential for soil characterization