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Revista U.D.C.A Actualidad & Divulgación Científica

versão impressa ISSN 0123-4226

Resumo

BONETT, Johana P.; CAMACHO-TAMAYO, Jesús H.  e  VELEZ-SANCHEZ, Javier E.. ESTIMACIÓN DE PROPIEDADES DEL SUELO A PARTIR DE ESPECTROSCOPÍA DE INFRARROJO MEDIO. rev.udcaactual.divulg.cient. [online]. 2016, vol.19, n.1, pp.55-66. ISSN 0123-4226.

La técnica de infrarrojo medio (MIR) puede ser utilizada para identificar y para estimar las propiedades de suelos, con gran precisión. El objetivo del presente estudio fue evaluar el potencial de la espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo medio (MIR), para la estimación de algunas propiedades químicas del suelo, así como la aplicación de esta técnica, en la obtención de mapas digitales. Fueron analizadas 249 muestras de suelos de dos órdenes, correspondiente a Andisoles y Oxisoles. Los resultados obtenidos en el análisis de las curvas permiten verificar que el mayor número de atributos están reflejados en la región espectral de 400 y 850cm-1. El Andisol, se destacó por obtener mejores resultados en la calibración de los modelos que el Oxisol. Las respuestas espectrales en ambos suelos fueron similares, pero con diferentes niveles de reflectancia. Esta diferencia fue más marcada en los Andisoles, donde los picos espectrales fueron más bajos, hecho atribuible a los compuestos de la materia orgánica que tienden a oscurecer el suelo absorbiendo la luz infrarroja. Los resultados demuestran que la espectroscopia de reflectancia infrarroja MIR permite procesar una gran cantidad de muestras, donde se obtiene información sobre varios parámetros en un solo espectro. El carbono orgánico fue el atributo con la mejor predicción. De igual manera, los modelos de semivariograma, como los mapas de contorno, obtenidos a partir de los modelos con datos espectrales, mostraron alta similitud con los obtenidos a partir de las mediciones hechas en laboratorio, para aquellas propiedades, donde los modelos espectrales fueron representativos.

Palavras-chave : Reflectancia difusa; pedometría; análisis de suelos; modelos predictivos; variabilidad espacial.

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