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.

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Main Authors: RODRIGUES, H. M., VASQUES, G. de M.
Other Authors: HUGO MACHADO RODRIGUES, UFF; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS.
Format: Parte de livro biblioteca
Language:pt_BR
por
Published: 2018-01-11
Subjects:Geoestatística, Pedometria, Sensoriamento proximal do solo,
Online Access:http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1085082
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spelling dig-alice-doc-10850822018-01-12T23:20:29Z Predição e mapeamento de atributos do solo utilizando sensores proximais. RODRIGUES, H. M. VASQUES, G. de M. HUGO MACHADO RODRIGUES, UFF; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS. Geoestatística Pedometria Sensoriamento proximal do solo 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. 2018-01-12T23:20:22Z 2018-01-12T23:20:22Z 2018-01-11 2017 2018-01-12T23:20:22Z Parte de livro In: SEMINÁRIO PIBIC EMBRAPA SOLOS, 2016-2017, Rio de Janeiro. Seminário PIBIC Embrapa Solos 2016/2017. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2017. p. 28-31. http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1085082 pt_BR por openAccess
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RODRIGUES, H. M.
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Predição e mapeamento de atributos do solo utilizando sensores proximais.
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