Improvement of Clay and Sand Quantification Based on a Novel Approach with a Focus on Multispectral Satellite Images

Autor(es)

Fongaro, Caio T. ^[1] ; Dematte, Jose A. M. ^[1] ; Rizzo, Rodnei ^[2] ; Safanelli, Jose Lucas ^[1] ; Mendes, Wanderson de Sousa ^[1] ; Dotto, Andre Carnieletto ^[1] ; Vicente, Luiz Eduardo ^[3] ; Franceschini, Marston H. D. ^[4] ; Ustin, Susan L. ^[5]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Sao Paulo, Luiz de Queiroz Coll Agr, Dept Soil Sci, Ave Padua Dias 11, Cx Postal 09, BR-13416900 Piracicaba, SP - Brazil

^[2] Univ Sao Paulo, Ctr Nucl Energy Agr, Centenario Ave 303, BR-13416000 Piracicaba, SP - Brazil

^[3] Embrapa Environm Low Carbon Agr Platform, Rd SP-340, Km 127, 5, POB 69, BR-13820000 Jaguariuna, SP - Brazil

^[4] Wageningen Univ & Res, Lab Geoinformat Sci & Remote Sensing, POB 47, NL-6700 AA Wageningen - Netherlands

^[5] Univ Calif Davis, Dept Land Air & Water Resources, 1 Shields Ave, Davis, CA 95616 - USA

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: REMOTE SENSING; v. 10, n. 10 OCT 2018.
• Citações Web of Science: 1

Resumo

Soil mapping demands large-scale surveys that are costly and time consuming. It is necessary to identify strategies with reduced costs to obtain detailed information for soil mapping. We aimed to compare multispectral satellite image and relief parameters for the quantification and mapping of clay and sand contents. The Temporal Synthetic Spectral (TESS) reflectance and Synthetic Soil Image (SYSI) approaches were used to identify and characterize texture spectral signatures at the image level. Soil samples were collected (0-20 cm depth, 919 points) from an area of 14,614 km(2) in Brazil for reference and model calibration. We compared different prediction approaches: (a) TESS and SYSI; (b) Relief-Derived Covariates (RDC); and (c) SYSI plus RDC. The TESS method produced highly similar behavior to the laboratory convolved data. The sandy textural class showed a greater increase in average spectral reflectance from Band 1 to 7 compared with the clayey class. The prediction using SYSI produced a better result for clay (R-2 = 0.83; RMSE = 65.0 g kg(-1)) and sand (R-2 = 0.86; RMSE = 79.9 g kg(-1)). Multispectral satellite images were more stable for the identification of soil properties than relief parameters. (AU)

• Processo FAPESP: 16/01597-9 - Pedotransferência por geotecnologias associada à fotopedologia com vistas ao mapeamento pedológico de áreas agrícolas do estado de São Paulo
• Beneficiário: José Lucas Safanelli
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 14/22262-0 - Geotecnologias no mapeamento digital pedológico detalhado e biblioteca espectral de solos do Brasil: desenvolvimento e aplicações
• Beneficiário: José Alexandre Melo Demattê
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 17/03207-6 - Geotecnologias no mapeamento digital pedológico detalhado e biblioteca espectral de solos do Brasil: desenvolvimento e aplicações
• Beneficiário: Andre Carnieletto Dotto
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 13/18769-9 - Imagens de satélite multitemporais e algoritmo external parameter orthogonalization na maximização do uso de sensores: ferramentas úteis no mapeamento digital de solos
• Beneficiário: José Alexandre Melo Demattê
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Processo FAPESP: 16/26124-6 - Pedologia de precisão: caracterização e mapeamento de solos em tempo real por geotecnologias
• Beneficiário: Wanderson de Sousa Mendes
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 13/20377-1 - Desenvolvimento do mapa de água virtual da soja na Bacia do Alto Xingu, MT - Brasil
• Beneficiário: Rodnei Rizzo
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado