Avaliação de métodos de pré-processamento e modelagem matemática aplicados à espectroscopia de infravermelho próximo para estimar teores de argila e matéria orgânica do solo - Carvalho, Jacques Krticka (2019)
A estimativa da matéria orgânica do solo (MOS) e argila por espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) é uma alternativa rápida e barata aos métodos de análise utilizados em laboratórios de rotina. Entretanto, a acurácia deste método é altamente afetada pelo uso adequado de técnicas de pré-processamento e métodos de análise multivariada. Ainda, os modelos são altamente específicos para diferentes locais, indicando a necessidade de se desenvolver calibrações para diferentes regiões. Esse estudo teve como objetivo avaliar o efeito dos métodos de pré-processamento e calibração na predição da MOS e argila utilizando a espectroscopia de infravermelho próximo. Um total de 2388 amostras de solo do norte do estado do Rio Grande do Sul e oeste de Santa Catarina, Brasil, foram analisadas em relação ao teor de argila e MOS, a refletância das amostras foi medida por meio de um espectrômetro de infravermelho próximo (1200-2400 nm). Sete técnicas de pré-processamento foram aplicadas ao espectro original, entre elas: derivada de Savitzki-Golay (SGD), continuum removal (CR), detrend (DET), binning (BIN), smoothing (SMO), e standard normal variate (SNV). Multiple linear regression (MLR), partial least squares regression (PLSR), support vector machine (SVM) e gaussian process regression (GPR) foram os modelos multivariados utilizados. A utilização de técnicas de pré-processamento melhorou a predição dos teores de MOS e argila. Ainda, quando comparada com os métodos de referência, a quantidade de acerto da espectroscopia foi de 85% para o teor de matéria orgânica e 78% no teor de argila, demonstrando performance satisfatória deste método analítico e com a vantagem de ser mais rápido, não destrutivo, barato e não gerar resíduos tóxicos, possibilitando uma análise com maior resolução espacial e temporal.