Capacitação em mapeamento digital de solos. Parte 1- cursos presenciais e à distância para técnicos da América Latina e Caribe.

A produção de informação de solos é muito demorada e custosa, sendo essa informação essencial na agricultura, gerenciamento dos recursos naturais, simulações dos efeitos das mudanças climáticas, entre outros. É de tal importância este problema de falta de informação de solos, que cientistas de solos do mundo têm utilizado o mapeamento digital de solos (MDS) como metodologia para encontrar soluções rápidas e eficazes para geração dessa informação, 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. Foram oferecidos dois cursos presenciais nas instalações da Embrapa Solos, no Rio de Janeiro, RJ, 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 orgânico 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 em MDS

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

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

Dados para aplicações pedométricas em larga escala no Brasil.

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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

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

Uso de espectrômetro de fluorescência de raios x portátil (PXRF) para avaliação de teores de ferro e manganês em amostras de solo.

Os espectrômetros de fluorescência de raios X vem sendo utilizados para determinar teores totais de elementos químicos em amostras de rocha, plantas e solos. Algoritmos automáticos permitem detectar a presença e os teores dos elementos químicos nas amostras. O uso de equipamentos de menor potência e portáteis (pXRF), na avaliação de amostras de solo, ainda é pouco estudado. O objetivo deste trabalho foi comparar os teores totais de Ferro e Manganês em amostras de solo. Inicialmente foi feita a avaliação dos teores de Fe e Mn em amostras de solos certificadas com dois algoritmos, posteriormente foram avaliadas diferentes formas de preparo nas estimativas dos teores de Fe e Mn em amostras de um Latossolo Amarelo, os resultados foram comparados com valores de ICP - OES e MS. Há diferenças entre os teores de Fe e Mn estimados pelos algoritmos. Há efeito de concentração quando do peneiramento sem moagem da amostra. De forma global foi observada boa precisão e acurácia nas estimativas de Mn e Fn em amostras de solo

Mapeamento pedológico detalhado da bacia do córrego Águas da Lúcia, município de Botucatu- SP.

A área de 1.894 ha da bacia do Córrego Águas da Lúcia, localizada no município de Botucatu - SP foi selecionada para mapeamento pedológico detalhado a fim de produzir uma base de dados confiável para fins de pesquisa em solos e manejo sustentado de bacias hidrográficas com solos frágeis. Através da amostragem dos pontos de análise de solos, da descrição morfológica de perfis no campo, coleta de material dos horizontes pedogenéticos e análises físicas e químicas em laboratório foi possível classificar os solos da bacia e delinear cinco unidades de mapeamento. A partir deste levantamento, a bacia apresentou solos com baixo teor de argila, de textura arenosa e média, pouco acúmulo de carbono em superfície, baixa fertilidade natural e uma distribuição bastante homogênea das classes d e solo justificando o uso de um levantamento detalhado até o quinto nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos

Sensores proximais como auxílio para tomadas de decisão em manejo do solo.

O presente trabalho teve como objetivo comparar, em uma vertente representativa da paisagem regional, os padrões espaciais exibidos pelas propriedades do solo medidas por meio dos sensores proximais aos padrões espaciais exibidos por atributos químicos e físicos do solo medidos em laboratório, por meio de procedimentos convencionais. É também objetivo avaliar a relação entre as pedoformas e as variáveis medidas pelos sensores proximais a fim de separar a vertente estudada em áreas homogêneas, as quais representam solos e zonas de manejo similares, com as mesmas potencialidades e limitações ao uso. Isso também permitirá a validação das medidas dos sensores proximais na avaliação dos atributos do solo, uma vez que, em geral, os segmentos de uma vertente mostram homogeneidade de solos e seus atributos