Orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis Dados espectrais orbitais e de laboratório na otimização da análise do solo
Traditional soil analyses are time-consuming with high cost and environmental risks, thus the use of new technologies such as remote sensing have to be estimulated. The purpose of this work was to quantify soil attributes by laboratory and orbital sensors as a non-destructive and a non-pollutant met...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade de São Paulo
2009-04-01
|
| Series: | Scientia Agricola |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162009000200015 |
| _version_ | 1818391987713212416 |
|---|---|
| author | Peterson Ricardo Fiorio José Alexandre M. Demattê |
| author_facet | Peterson Ricardo Fiorio José Alexandre M. Demattê |
| author_sort | Peterson Ricardo Fiorio |
| collection | DOAJ |
| description | Traditional soil analyses are time-consuming with high cost and environmental risks, thus the use of new technologies such as remote sensing have to be estimulated. The purpose of this work was to quantify soil attributes by laboratory and orbital sensors as a non-destructive and a non-pollutant method. The study area was in the region of Barra Bonita, state of São Paulo, Brazil, in a 473 ha bare soil area. A sampling grid was established (100 × 100 m), with a total of 474 locations and a total of 948 soil samples. Each location was georeferenced and soil samples were collected for analysis. Reflectance data for each soil sample was measured with a laboratory sensor (450 to 2,500 nm). For the same locations, reflectance data was obtained from a TM-Landsat-5 image. Multiple linear regression equations were developed for 50% of the samples. Two models were developed: one for spectroradiometric laboratory data and the second for TM-Landsat-5 orbital data. The remaining 50% of the samples were used to validate the models. The test compared the attribute content quantified by the spectral models and that determined in the laboratory (conventional methods). The highest coefficients of determination for the laboratory data were for clay content (R² = 0.86) and sand (R² = 0.82) and for the orbital data (R² = 0.61 and 0.63, respectively). By using the present methodology, it was possible to estimate CEC (R² = 0.64) by the laboratory sensor. Laboratory and orbital sensors can optimize time, costs and environment pollutants when associated with traditional soil analysis.<br>Analises de solos tradicionais consomem tempo com alto custo e riscos ambientais. Dessa forma, o uso de novas tecnologias como o sensoriamento remoto tem sido estimulado. O objetivo do trabalho foi quantificar atributos dos solos por um método não destrutivo e não poluente utilizando sensor de laboratório e orbital. A área de estudo localiza-se na região de Barra Bonita, Brasil, com 473 ha com solo exposto. Foi estabelecida uma malha de amostragem (100 m × 100 m) com 474 pontos de amostragem e um total de 948 amostras de solos. Os pontos de amostragem foram georreferenciados, e amostras de solos coletadas e enviadas para análises. Os dados de Reflectância foram obtidos para cada amostra de solo com o sensor em laboratório (450 a 2500 nm). Nos mesmos locais de amostragem de solos, foram obtidos dados de reflectância de imagens orbitais TM-Landsat-5. Equações lineares de regressão múltiplas foram desenvolvidas com 50% das amostras. Dois modelos foram desenvolvidos: o primeiro com dados de espectroradiometria de laboratório e o segundo para os dados orbitais da imagem TM Landsat-5. O restante das amostras, 50% foram utilizadas para validar o modelo. O teste comparou os valores dos atributos quantificados pelos modelos espectrais e os determinados em laboratório (método convencional). Os maiores coeficientes de determinação para os resultados de laboratório foram para argila (R² = 0,86) e areia (R² = 0,82) e para os dados orbitais (R² 0,61 e 0,63, respectivamente). Também foi possível com o presente método estimar CTC (R² = 0,64) para o sensor de laboratório, podendo otimizar tempo, custos e poluições ambientais associadas com as análises de solos tradicionais. |
| first_indexed | 2024-12-14T05:22:15Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-8eef9b718cb843ce9f8aba5d395923d1 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 0103-9016 1678-992X |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-14T05:22:15Z |
| publishDate | 2009-04-01 |
| publisher | Universidade de São Paulo |
| record_format | Article |
| series | Scientia Agricola |
| spelling | doaj.art-8eef9b718cb843ce9f8aba5d395923d12022-12-21T23:15:38ZengUniversidade de São PauloScientia Agricola0103-90161678-992X2009-04-0166225025710.1590/S0103-90162009000200015Orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis Dados espectrais orbitais e de laboratório na otimização da análise do soloPeterson Ricardo FiorioJosé Alexandre M. DemattêTraditional soil analyses are time-consuming with high cost and environmental risks, thus the use of new technologies such as remote sensing have to be estimulated. The purpose of this work was to quantify soil attributes by laboratory and orbital sensors as a non-destructive and a non-pollutant method. The study area was in the region of Barra Bonita, state of São Paulo, Brazil, in a 473 ha bare soil area. A sampling grid was established (100 × 100 m), with a total of 474 locations and a total of 948 soil samples. Each location was georeferenced and soil samples were collected for analysis. Reflectance data for each soil sample was measured with a laboratory sensor (450 to 2,500 nm). For the same locations, reflectance data was obtained from a TM-Landsat-5 image. Multiple linear regression equations were developed for 50% of the samples. Two models were developed: one for spectroradiometric laboratory data and the second for TM-Landsat-5 orbital data. The remaining 50% of the samples were used to validate the models. The test compared the attribute content quantified by the spectral models and that determined in the laboratory (conventional methods). The highest coefficients of determination for the laboratory data were for clay content (R² = 0.86) and sand (R² = 0.82) and for the orbital data (R² = 0.61 and 0.63, respectively). By using the present methodology, it was possible to estimate CEC (R² = 0.64) by the laboratory sensor. Laboratory and orbital sensors can optimize time, costs and environment pollutants when associated with traditional soil analysis.<br>Analises de solos tradicionais consomem tempo com alto custo e riscos ambientais. Dessa forma, o uso de novas tecnologias como o sensoriamento remoto tem sido estimulado. O objetivo do trabalho foi quantificar atributos dos solos por um método não destrutivo e não poluente utilizando sensor de laboratório e orbital. A área de estudo localiza-se na região de Barra Bonita, Brasil, com 473 ha com solo exposto. Foi estabelecida uma malha de amostragem (100 m × 100 m) com 474 pontos de amostragem e um total de 948 amostras de solos. Os pontos de amostragem foram georreferenciados, e amostras de solos coletadas e enviadas para análises. Os dados de Reflectância foram obtidos para cada amostra de solo com o sensor em laboratório (450 a 2500 nm). Nos mesmos locais de amostragem de solos, foram obtidos dados de reflectância de imagens orbitais TM-Landsat-5. Equações lineares de regressão múltiplas foram desenvolvidas com 50% das amostras. Dois modelos foram desenvolvidos: o primeiro com dados de espectroradiometria de laboratório e o segundo para os dados orbitais da imagem TM Landsat-5. O restante das amostras, 50% foram utilizadas para validar o modelo. O teste comparou os valores dos atributos quantificados pelos modelos espectrais e os determinados em laboratório (método convencional). Os maiores coeficientes de determinação para os resultados de laboratório foram para argila (R² = 0,86) e areia (R² = 0,82) e para os dados orbitais (R² 0,61 e 0,63, respectivamente). Também foi possível com o presente método estimar CTC (R² = 0,64) para o sensor de laboratório, podendo otimizar tempo, custos e poluições ambientais associadas com as análises de solos tradicionais.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162009000200015sensoriamento remotoatributos do soloreflectância do soloremote sensingsoil attributessoil reflectance |
| spellingShingle | Peterson Ricardo Fiorio José Alexandre M. Demattê Orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis Dados espectrais orbitais e de laboratório na otimização da análise do solo Scientia Agricola sensoriamento remoto atributos do solo reflectância do solo remote sensing soil attributes soil reflectance |
| title | Orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis Dados espectrais orbitais e de laboratório na otimização da análise do solo |
| title_full | Orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis Dados espectrais orbitais e de laboratório na otimização da análise do solo |
| title_fullStr | Orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis Dados espectrais orbitais e de laboratório na otimização da análise do solo |
| title_full_unstemmed | Orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis Dados espectrais orbitais e de laboratório na otimização da análise do solo |
| title_short | Orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis Dados espectrais orbitais e de laboratório na otimização da análise do solo |
| title_sort | orbital and laboratory spectral data to optimize soil analysis dados espectrais orbitais e de laboratorio na otimizacao da analise do solo |
| topic | sensoriamento remoto atributos do solo reflectância do solo remote sensing soil attributes soil reflectance |
| url | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162009000200015 |
| work_keys_str_mv | AT petersonricardofiorio orbitalandlaboratoryspectraldatatooptimizesoilanalysisdadosespectraisorbitaisedelaboratorionaotimizacaodaanalisedosolo AT josealexandremdematte orbitalandlaboratoryspectraldatatooptimizesoilanalysisdadosespectraisorbitaisedelaboratorionaotimizacaodaanalisedosolo |