Universidad Nacional de Colombia – Sede BogotáFacultad de Ingeniería
Departamento de Ingeniería Civil y Agrícola
Autores:
Cindy Carolina Gámez Ávila Ing. Agrícola, MSc.
Jesús Hernán Camacho Tamayo Ing. Agrícola, PhD.
Oscar Leonardo García Navarrete Ing. Agrícola, MSc.
XXII CLACS Congreso Latinoamericano de Ciencia del Suelo
Propiedades del suelo: Físicas, Químicas, Bioquímicas y Biológicas.
ESTUDIO DE MODELOS ESPECTRALES VIS-NIR PARA LA ESTIMACIÓN DEL CONTENIDO DE CARBONO ORGÁNICO Y CARBONO TOTAL DEL SUELO
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2
Departamento del Tolima
Colombia
Fuente: http://tlm-adriana.blogspot.com/2011/12/turismo-departamento-de-tolima-el.html
TOLIMA – COLOMBIA
Superficie 23562 Km2
Altitud 710 msnm
Población 1 419 957 habitantes
AGRÍCOLA
Arroz
Café
Maíz
Frutales
ECONOMÍA
Introducción
Objetivos
Marco conceptual
Materiales y métodos
Resultados
Conclusiones
Contenido
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2
3
4
5
6
3
1. Introducción
El conocimiento de las propiedades físicas y químicas del suelo, están relacionadas con aspectos fundamentales de la cosecha y disponibilidad de nutrientes.
Para proteger el planeta y erradicar la pobreza, es necesario aumentar la productividad del sector agrícola.
Existen diversas metodologías
para la determinación de CO,
que requieren el uso de
reactivos altamente
contaminantes.
El CO es un constituyente de la MO. La MO produce un efecto benéfico en las propiedades físicas y químicas del suelo.
Productividad Análisis de suelos
Importancia CO Metodologías CO
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2. Objetivo
Objetivo Comparar los modelos espectrales de calibración para la estimación del contenido de CO y CT
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3. Marco conceptual
Mide las concentraciones de una mezcla, en una solución o en muestras
sólidas.
Se fundamenta en la absorción de la radiación ultravioleta visible, lo que ocasiona la excitación de
los electrones de enlace de las moléculas.
Estudia mediante la excitación de los rayos X las estructuras cristalinas de los
materiales.
Por medio de la energía que emiten las vibraciones de los enlaces, es posible realizar la
determinación de los elementos en una
determinada muestra.
Atómica
UltravioletaInfrarroja
Rayos X
3.1 Espectroscopía
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3.2 Aplicaciones de espectroscopía en suelos
VIS NIR MIR
400 nm – 700 nm 2500 nm – 25000 nm
700 nm – 2500 nm
Curva espectral de reflectancia franja VIS – NIR representativa
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4. Materiales y métodos
Zona de estudio, unidades agrícolas Centro Agropecuario La Granja – Espinal, Tolima
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Se estableció una red rígida con un total de 90 puntos
georreferenciados
En cada punto se tomaron muestras a una profundidad de
0 a 5 cm
Se realizaron ensayos para la determinación de CO y CT
Temperatura media: 25°CAltitud: 325 msnm
4. Metodología
Prueba de
normalidadSet calibración
Selección de
pre
tratamientos
Construcción
modelo de
predicción
Por medio de la metodología de
regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) y validación
cruzada
Se realizó pruebas de normalidad con el
estadístico de Shapiro-Wilk
Para la elaboración del modelo, se definió el set de calibración con
un total de 90 muestras
Se utilizaron pre tratamientos
matemáticos para corregir las
deformaciones en la adquisición de los datos espectrales
Objetivo: Comparar los modelos espectrales de calibración para la estimación del contenido de CO y CT
9
10
Y cal = 0.8006x + 0.224R² cal = 0.8006
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
0.2 0.7 1.2 1.7 2.2
CT
Esti
mad
o
CT Medido Datos de calibración Datos de validación
Datos medidos Vs datos estimados para CT
Y cal = 0.2308x + 0.7589R² cal = 0.2308
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
1.3
0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6
CO
Est
imad
o
CO Medido Datos de calibración Datos de validación
Datos medidos Vs datos estimados para CO
5. Resultados
AtributoCalibración
R2 RMSE SD RPD
CT 0,80 0,13 0,26 2,03
CO 0,23 0,18 0,10 0,55
El uso de las técnicas de espectroscopía en la franja VIS – NIR, permite realizar la estimación de propiedades físicas y químicas del suelo. Para el presente estudio, se obtuvo un modelo representativo para la estimación del contenido de CT (R2 de 0,80; RMSE de 0,13 y RPD de 2,03) en las unidades agrícolas del Centro Agropecuario La Granja.
La poca correspondencia encontrada para el modelo de estimación del contenido de CO se atribuye, a la metodología empleada para su determinación, la cual está sujeta a imprecisiones cuantitativas.
La obtención de modelos representativos para la estimación de propiedades físicas y químicas del suelo, se puede ver afectado por coeficientes de variación altos y bajos contenidos de los atributos.
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6. Conclusiones
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Bibliografía Aldana-Jague, E., Heckrath, G., Macdonald, A., Van Wesemael, B., & Van Oost, K. (2016). UAS-based soil carbon mapping using VIS-NIR
(480–1000nm) multi-spectral imaging: Potential and limitations. Geoderma, 275, 55–66.
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.04.012
Andrade, H., Segura, M., & Rojas, A. (2016). Carbono orgánico del suelo en bosques riparios, arrozales y pasturas en Piedras, Tolima,
Colombia. Agronomía Mesoamericana, 27(2), 233. https://doi.org/10.15517/am.v27i2.24359
Araujo Martins, J., Ricardo Fiorio, P., Demattê, J. A. M., Honorio de Miranda, J., & Alberto Lelis Neto, J. (2014). Sensoriamento remoto na
determinação de atributos de um nitossolo sob aplicação de vinhaça, 959–971.
Camacho-Tamayo, J. H. (2013). Uso de la reflectancia difusa -NIR en la determinación de características físicas y químicas de un Oxisol.
Carimagüa -Meta. Universidad Nacional de Colombia.
Cambou, A., Cardinael, R., Kouakoua, E., Villeneuve, M., Durand, C., & Barthès, B. G. (2016). Prediction of soil organic carbon stock using
visible and near infrared reflectance spectroscopy (VNIRS) in the field. Geoderma, 261.
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.007
Demattê, J. A. M., Romero Araújo, S., Ricardo Fiorio, P., Troula Fongaro, C., & Rafael Nanni, M. (2015). Espectroscopia VIS-NIR-SWIR na
avaliação de solos ao longo de uma topossequência em Piracicaba, 46, 679–688. https://doi.org/10.5935/1806-6690.20150054
Esquivel, B., Cruz, C. O., Guerrero, A., Jarquín, A., & Burgos, D. (2018). Carbono orgánico y nitrógeno total en suelos forestales de México
mediante espectroscopia VIS-NIR. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 9(47), 295–313. https://doi.org/10.29298/rmcf.v9i47.158
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Bibliografía Eyherabide, M., Saínz Rozas, H., Barbieri, P., & Echeverría, H. (2014). Comparación de métodos para determinar carbono orgánico en
suelo. CIENC SUELO (ARGENTINA), 32(1), 13–19
Ge, Y., Morgan, C. L. S., Grunwald, S., Brown, D. J., & Sarkhot, D. V. (2011). Comparison of soil reflectance spectra and calibration models
obtained using multiple spectrometers. Geoderma, 161(3–4), 202–211
Guillén, C. E., Dávila, M. J., Gilliot, J. M., & Vaoudour, E. (2013). Aporte de la espectroscopia a la estimación de carbono orgánico de los
suelos de la planicie de Versalles, Francia. Revista Geografica Venezolana, 54(1), 85–98
Kuang, B., & Mouazen, A. M. (2011). Calibration of visible and near infrared spectroscopy for soil analysis at the field scale on three
European farms. European Journal of Soil Science, 62(4), 629–636. https://doi.org/10.1111/j.1365-2389.2011.01358
Morellos, A., Pantazi, X.-E., Moshou, D., Alexandridis, T., Whetton, R., Tziotzios, G., … Mouazen, A. M. (2016). Machine learning based
prediction of soil total nitrogen, organic carbon and moisture content by using VIS-NIR spectroscopy. Biosystems Engineering.
https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2016.04.018
Rodionov, A., Pätzold, S., Welp, G., Pude, R., & Amelung, W. (2016). Proximal field Vis-NIR spectroscopy of soil organic carbon: A solution
to clear obstacles related to vegetation and straw cover. Soil and Tillage Research, 163, 89–98.
https://doi.org/10.1016/j.still.2016.05.008
Rojas, A. S., Andrade, H., & Segura, M. (2018). Los suelos del paisaje Alto-Andino de Santa Isabel (Tolima, Colombia) ¿son sumideros de
carbono orgánico? Revista U.D.C.A Actualidad & Divulgación Científica, 21(1), 51–59. https://doi.org/10.31910/rudca.v21.n1.2018.662
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Agradecimientos
Laboratorio de suelos del Centro Agropecuario La Granja, SENA Regional Tolima.
Laboratorio de suelos de Ingeniería Agrícola, Universidad Nacional.
Laboratorio de posgrados facultad de Agronomía, Universidad Nacional.
Pasante: María Camila Betancourt
Compañeros: Nathalia María Forero CabreraFelipe Fernández Martínez
Amigos: Javier Andrés Quintero JaramilloNiyireth Ortiz Oviedo