mproving soil organic carbon mapping with a field-specific calibration approach through diffuse reflectance spectroscopy and machine learning algorithm

Autor(es)

Camargo, Livia Arantes ^[1] ; do Amaral, Lucas Rios ^[2] ; dos Reis, Aliny Aparecida ^[1] ; Brasco, Thiago Luis ^[2] ; Graziano Magalhaes, Paulo Sergio ^{[1, 2]}

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Estadual Campinas, Interdisciplinary Ctr Energy Planning NIPE, UNICAMP, BR-13083896 Campinas, SP - Brazil

^[2] Univ Estadual Campinas, Sch Agr Engn FEAGRI, UNICAMP, Campinas - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: SOIL USE AND MANAGEMENT; v. 38, n. 1 NOV 2021.
• Citações Web of Science: 0

Resumo

Detailed mapping of soil attributes is often not viable due to the high cost of wet-chemical laboratory analysis, which requires a large number of samples. Thus, we evaluated whether the prediction of SOC contents through field-specific diffuse reflectance spectroscopy (DRS) can increase the amount of samples available to SOC mapping through data interpolation. For such, we tested the performance of the partial least squares regression (PLSR), random forest (RF) and gradient boosting tree (GBT) algorithms to model and predict SOC. The field-specific calibration approach proposed here proved to be suitable for predicting SOC content on soil samples, reducing the dependence on wet-chemical soil laboratory analyses for mapping. With such SOC content prediction, the higher amount of samples to be used for spatial interpolation can be increased, leading to more accurate SOC maps that can be applied for site-specific management. (AU)

• Processo FAPESP: 18/24985-0 - Metodologia para o mapeamento e monitoramento de diferentes sistemas de manejo de pastagens para Pecuária e sistemas mistos de Agricultura-Pecuária com sensoriamento remoto
• Beneficiário: Aliny Aparecida dos Reis
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 17/50205-9 - Monitoramento de sistemas integrados lavoura-pecuária por meio de sensoriamento remoto e agricultura de precisão para uma produção mais sustentável - rumo à agricultura de baixo carbono
• Beneficiário: Paulo Sergio Graziano Magalhães
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 18/24493-0 - Agricultura de precisão em sistemas intensificados lavoura-pasto
• Beneficiário: Livia Arantes Camargo
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado