SIGLEAvailable from British Library Document Supply Centre-DSC:98/28891 / BLDSC - British Library Document Supply CentreGBUnited Kingdo

Aramburu, Iratxe

Barreiro Elorza, Pilar

Garcia-Fernandez, Canela

Hontoria Fernández, Chiquinquirá

Ochoa, Yuri

Thomson, A.R.T.

Glasgow Association for Mental Health (United Kingdom)

Women and Mental Health Research Project (United Kingdom)

OpenGrey Repository

Waiting to be heard  Surviving sexual abuse; women's experiences of breaking their silence and accessing services

En este estudio se propone verificar si la espectroscopia visible e infrarroja permite segregar distintas muestras de suelos con orígenes geológicos distintos y usos diferentes. Para ello se parte de muestras caracterizadas por sus propiedades físico-químicas (textura, Carbono Orgánico Total (TOC), pH, Conductividad Eléctrica (CE), Capacidad de Intercambio Catiónico (CIC), Nitrógeno (N), entre otros), a las que se aplica un análisis de varianza. Los datos VIS-NIR se han pre-procesado mediante Standard Normal Variate (SNV) y se han analizado mediante análisis de componentes principales (PCA) y análisis múltiple de varianza (MANOVA). Una de las finalidades de este estudio es caracterizar la variabilidad espectral en la hipótesis de que ésta refleja el proceso complejo de formación del suelo

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid

VIII Congreso de Estudiantes Universitarios de Ciencia, Tecnología e Ingeniería Agronómica 
 
 
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ESPECTROSCOPIA VISIBLE E INFRARROJO CERCANO  PARA EL ESTUDIO DE 
SUELOS AGRÍCOLAS 
 
Ochoa, Yuri1; Aramburu, Iratxe 2; García-Fernández, Canela1  
Tutores: Barreiro, Pilar 1; Hontoria, Chiquinquira 3  
1
Departamento de Ingeniería Agroforestal. E.T.S.I.A.A.B .Universidad Politécnica de Madrid. 
2
Facultad de Ciencias Geológicas.  Universidad Complutense de Madrid.  
3
Departamento de Edafología y Química Agrícola. E.T.S.I.A.A.B .Universidad Politécnica de Madrid. 
yp.ochoa@alumnos.upm.es, iratxear@ucm.es, canelagfernandez@gmail.com. 
 
RESUMEN 
 
En este estudio se propone verificar si la espectroscopia visible e infrarroja permite 
segregar distintas muestras de suelos con orígenes geológicos distintos y usos 
diferentes. Para ello se parte de muestras caracterizadas por sus propiedades físico-
químicas (textura, Carbono Orgánico Total (TOC), pH, Conductividad Eléctrica (CE), 
Capacidad de Intercambio Catiónico (CIC), Nitrógeno (N), entre otros), a las que se aplica 
un análisis de varianza. Los datos VIS-NIR se han pre-procesado mediante Standard 
Normal Variate (SNV) y se han analizado mediante análisis de componentes principales 
(PCA) y análisis múltiple de varianza (MANOVA). Una de las finalidades de este estudio 
es caracterizar la variabilidad espectral en la hipótesis de que ésta refleja el proceso 
complejo de formación del suelo.  
 
Palabras clave: edafología, agricultura de precisión. 
 
INTRODUCCIÓN 
 
Desde hace una década, se vienen desarrollando estudios para determinar si el uso de la 
espectrometría VIS-NIR puede determinar algunas propiedades del suelo, por ejemplo,  
Ross S. Bricklemyer (2009) lo refiere como un método rápido y barato de mapear el 
contenido en carbono orgánico (SOC) y la textura del suelo (principalmente el contenido 
de arcilla). Además, este autor cita que “la técnica VisNIR en condiciones de laboratorio 
se ha establecido como una técnica viable para la estimación de las múltiples 
propiedades del suelo (Brown et al, 2006; Morgan et al, 2009; Reeves y McCarty, 2001; 
Pastor y Walsh, 2002; Viscarra Rossel et al., 2006; Waiser et al, 2007), en cambio hay 
pocos estudios relativos al empleo  VisNIR en el sitio (Ben-Dor et al, 2008; Morgan et al, 
2009; Viscarra Rossel et al, 2009;. Waiser et al., 2007). De hecho, algunos experimentos 
han evaluado las limitaciones de la técnica VisNIR en dinámico tanto para la evaluación 
del SOC o el contenido de arcilla del suelo (Christy, 2008; Shibusawa et al., 1999;. Shonk 
et al, 1991; Sudduth y Hummel, 1993a, 1993b)”  
 
Además de los estudios de carbono orgánico también encontramos información sobre el 
empleo de la espectroscopia NIR para detectar Nitrógeno. Así, (Santana, 2015) compara 
tres estimaciones de nitrógeno realizadas por autores diferentes con sensores NIR no 
destructivos. En este documento se representan los coeficientes de determinación (R2) de 
cada uno de los tres casos, concluyendo que el mejor resultado obtenido (R2=0,87) 
corresponde al sensor Shibuya. En este ensayo, además se estiman distintas fracciones 
de nitrógeno presente en el suelo (amoniacal, nitratos y extraíble con agua caliente) 
indicándose que es el amoniacal el más fácilmente predecible, siendo la fracción de 
nitratos la más compleja de evaluar.  
El objetivo principal de este estudio es el de verificar si la espectroscopia visible e 
infrarroja permite segregar muestras de suelos con orígenes geológicos distintos y usos 
diferentes, siendo los objetivos secundarios: determinar la región del espectro que más 
información aporta, así como establecer el método de detección que se comporte mejor, 
basado en datos de validación. 
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MATERIALES Y MÉTODOS 
 
Para alcanzar este objetivo se han seleccionado cuatro tipos de materiales parentales  
(arcosas -A-, margas yesíferas -Y-, calizas del Páramo -C-y  granitos -G-) representativos 
de la zona centro peninsular y que están presentes dentro de los límites de la Comunidad 
de Madrid.  Dentro de la Cuenca Sedimentaria, las arcosas se han estudiado en una zona 
aproximadamente delimitada por Tres Cantos, S. Sebastián de los Reyes y S. Agustín de 
Guadalix; las margas yesíferas en las vertientes del valle del río Tajuña en las cercanías 
de Perales de Tajuña; las calizas del Páramo al este de Madrid en una zona próxima a 
Villar del Olmo.  En la Sierra, los granitos se han estudiado en las cercanías de Miraflores 
de la Sierra. Estos tipos de materiales parentales del suelo se han estudiado bajo cuatro 
usos distintos del mismo: dos forestales (pinar -PIN- y encinar -ENC-), matorral (MAT) y 
cultivo herbáceo en secano con laboreo convencional (CUL). Cada combinación de 
material parental y uso constituye una unidad de estudio y dentro de cada unidad se han 
estudiado tres repeticiones mediante la identificación de 3 zonas de muestreo de 
características semejantes. No se ha estudiado la combinación caliza del Páramo con 
pinar ni la combinación Granito con cultivo debido a la baja representación en el terreno 
de estas dos combinaciones. Por tanto, se cuenta con 14 unidades de estudio. En 
conjunto, se han identificado y estudiado 42 zonas de muestreo, que han sido localizados 
mediante recorridos de campo y análisis de la cartografía específica. 
Los suelos se han caracterizado mediante análisis de referencia en laboratorio (textura, 
Carbono Orgánico Total (TOC), pH, Conductividad Eléctrica (CE), Capacidad de 
Intercambio Catiónico (CIC), Nitrógeno (N), Carbono Oxidable (Coxid), Dióxido de 
carbono (CO2), Carbonato de Calcio (CaCO3), % agregados, Densidad Aparente, 
Infiltración), así como empleando espectroscopia VIS_NIR. Los datos espectrales fueron 
adquiridos con un equipo Hamamatsu PMA-11 con dos rangos espectrales: VIS 
extendido 300-950 nm, y NIR 900-1600nm. La temperatura ambiente durante las 
mediciones se mantuvo constante entre 21 ° C y 23 °C, y el instrumento fue calibrado con 
una placa de sulfato de bario, así como corrigiendo la línea base de los detectores 
(corrección oscura); los datos espectrales se han tomado con cuatro niveles de humedad 
distintos del suelo. Para realizar el análisis estadístico se concateno la información de los 
cuatro niveles de humedad, al mismo tiempo que se efectuó la lectura de los datos de 
visible e infrarrojo desarrollando para cada caso un (SNV); luego un (PCA) y (ANOVA) 
para visible y NIR.  
 
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 
 
Caracterización de Referencia 
En primer lugar se realizó un análisis de los datos de referencia de las muestras de suelo 
en laboratorio (126 datos, 43 muestras * 3 repeticiones), observándose que las 
propiedades que más varían según el origen geológico son el CO2-ms, pH, CE, 
Densidad, y CaCO3, limo, arcilla y arena; y dependiendo del uso: el TOC, N y Coxid 
principalmente (ver Figura 1). También se observa dependiendo del uso que el suelo 
tenga, sin importar su origen, variaciones en las propiedades fisicoquímicas (Materia 
orgánica, Carbono Oxidable, Nitrógeno, CIC, Agregados e infiltración). 
 
 
 
 
Figura 1 . Grafica normalizada (0-1) que incluye 18 parámetros del suelo según el 
origen geológico; en el sentido de las agujas del reloj: TOC, Coxid, N-0, N-8, N-12, 
VIII Congreso de Estudiantes Universitarios de Ciencia, Tecnología e Ingeniería Agronómica 
 
 
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NPM, CO2-ms, N, pH, CE, CIC, CaCO3, AGREG, Densidad, Arcilla, Limo, Arena e 
Infiltración. 
 
 
Análisis de varianza en las variables de referencia 
En la Figura 2 se representan en forma de diagrama de barras los valores de la F de 
Fisher en el análisis de varianza en los ensayos de referencia, observándose que: (1) el 
contenido de Coxid y nitrógeno son los factores más variables (F=41,87 y F=20,892, 
respectivamente) y están relacionados con el uso agrícola del suelo; (2) la CIC y la 
densidad del suelo depende del origen geológico del suelo (F=22,92  y F=42,28, 
respectivamente); (3) la mayor interacción se observa en la CIC y el % de agregados 
(F=16,11 y F=10,66 respectivamente). 
 
 
Figura 2 . Valores de F por cada propiedad, donde X1=Origen Geológico, X2=Uso 
Agrícola y X1-X2=interacción entre el Origen geológico y Uso Agrícola de los 
suelos.  
 
 
Pre - procesados de espectros 
Los espectros VIS y NIR se han pre-tratado (Figura 3) mediante la transformación de la 
varianza normal estándar (SNV), que se basa en un centrado y escalado (restando la 
media y dividiendo por la desviación típica) de cada espectro, obteniéndose 516 
espectros NIR, y 578 espectros de VIS (168 datos de humedad).  
 
 
 
 
 
0
10
20
30
40
50
TOC (g kg-1) Coxid. (g kg-1) CIC (cmol+kg-1) % AGREG DENSIDAD
APARENTE T.F.
INFLTRACION
VALOR DE F DE FISHER 
X1
X2
X1-X2
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Figura 3.  Espectros VIS y NIR tras la aplicación de SNV. Los colores indican 
orígenes geológicos distintos.  
 
La Figura 4 muestra los valores de las variables canónicas del MANOVA aplicados sobre 
los componentes principales obtenidos de los espectros visibles (izda.) y los 
componentes principales aplicados sobre los espectros infrarrojos (dcha).  
 
Figura 4.  Resultado del MANOVA aplicado a los espectros VIS (izda.) y del PCA 
aplicado a los espectros NIR (dcha.), en ambos casos tras el pre-procesado SNV. 
Los colores indican orígenes geológicos en los espectros VIS, y niveles de 
humedad distintos en los espectros NIR. 
 
 
CONCLUSIÓN 
 
La espectroscopia aporta información compleja que hay que condensar para poder 
relacionarla con las propiedades físico químicas del suelo. Entre las técnicas multi-
variantes disponibles, el PCA (nos supervisado) y el MANOVA (supervisado) aplicado 
sobre PCA, aportan unos resultados impactantes con una capacidad de condensación de 
la información de 2 órdenes de magnitud (con 3 variables resumimos la información del 
300 bandas espectrales). Variables como la humedad del suelo, (o la temperatura) 
suponen una interferencia importante en la información espectral que hay que considerar 
a la hora de establecer modelos de estimación de las propiedades físico-químicas. 
BIBLIOGRAFIA 
 
Ross S., Bricklemyer, D. J., 2009. On the go VisNIR: Potential and limitations for mapping soil clay and 
organic carbon. 209-210 
Santana, N. B. (2015). 
-Nir) Del Suelo. 55-59 
 
  
 
 
-15 -10 -5 0 5 10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
Canonical 1
C
an
o
ni
ca
l 2
 
 
11
12
13
31
32
33
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42
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45
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53
55


Espectroscopia visible e infrarojo cercano para el estudio de suelos agrícolas

Archivo Digital UPM

http://oa.upm.es/43052/1/Congresoestu2016_suelos_agri.pdf

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