Avaliando a Fertilidade do Solo com Imagens Digitais
Resumo
Imagens digitais de 177 amostras de solo de três regiões do Brasil foram utilizadaspara desenvolver uma metodologia de análise dos parâmetros de fertilidade do solo:carbono orgânico total e textura. As imagens, obtidas com um scanner de mesa, foramcorrelacionadas com os parâmetros experimentais de fertilidade por meio de calibraçãomultivariada. LSSVMR apresentou os melhores resultados para estimar os teores de areia,argila e carbono orgânico. Em seguida, a classificação textural das amostras com imagensdigitais apresentou 90,6% de concordância com o método convencional. A metodologiaproposta por imagens digitais, além de determinar os parâmetros de fertilidade de formasimultânea e em poucos minutos, dispensa o uso de reagentes químicos. A aplicação dessemétodo de química verde minimiza o risco de acidentes, preserva a amostra para análisesfuturas e abre caminho para implementação on line de análises de solo.
Referências
1. Stevenson, F. J. Humus chemistry: genesis, composition, reactions, 2nd ed., Wiley: New York, 1994.
2. Lado, M.; Paz, A.; Ben-Hur, M. Soil Sci. Soc. of Am. J. 2004, 68, 234.
3. Oades, J.; Geoderma 1993, 56, 377.
4. Bronick, C. J., Lal, R.; Geoderma 2005, 124, 3.
5. Roscoe, R.; Mercante, F. M., Salton, J. C.; Dinâmica da matéria orgânica do solo em sistemas conservacionistas: modelagem matemática e métodos auxiliares, Embrapa Agropecuária Oeste: Dourados, 2006.
6. Viscarra-Rossel, R.; Minasny, B.; Roudier, P.; McBractney, A.; Geoderma 2006, 133, 320.
7. Baumgardner, M. F.; Kristof, S., Johannsen, C. J., Zachary, A., Purdue Univ. Agr. Exp. Station J. 1969, 413.
8. Gee, G. W.; Bauder, J. W.; Klute, A.; Methods of soil analysis. Part 1. Physical and mineralogical methods, Am. Soc. of Agron., 1986.
9. Salter, P.; Williams, J.; Eur. J. of Soil Sci. 1965, 16, 1.
10. Plante, A. F.; Conant, R. T.; Stewart, C. E., Paustian, K.; Six, J.; Soil Sci.Society of Am. J. 2006, 70, 287.
11. Silver, W. L.; Neff, J., McGroddy, M.; Veldkamp, E., Keller, M.; Cosme, R.; Ecosystems 2000, 3, 193.9.
12. Konen, M.; Burras, C.; J. Sandor, Soil Sci. Soc. of Am. J. 2003, 67, 1823.
13. Walkley, A.; Black, I. A.; Soil Sci. 1934, 37, 29.
14. Mebius, L.; Anal. Chim. Acta, 1960, 22, 120.
15. RAIJ, B.; ANDRADE, J.; Cantarella, H.; Quaggio, J.; Análise química para avaliação da fertilidade de solos tropicais, Instituto Agronômico: Campinas, 2001.
16. Cohen, M. D.; Kargacin, B.; Klein, C. B.; Costa, M.; Critical reviews in toxicol. 1993, 23, 255.
17. Nriagu, J. O.; Nioboer, E.; Chromium in the natural and human environments, vol. 20, John Wiley & Sons: New York, 1988.
18. BRASIL, CONAMA - Conselho Nacional do Meio Ambiente. Resolução nº 430 de 13 de maio de 2011. Dispõe sobre as condições e padrões de lançamento de efluentes, complementa e altera a Resolução n.º 357, de 17 de março de 2005, do Conselho Nacional do Meio Ambiente-CONAMA, Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 2011.
19. Gonçalves, M. I. S.; Vilar, W. T.; Medeiros, E. P.; Pontes, M. J. C.; Comput. and Electronics in Agriculture 2016, 123, 89.
20. Vilar, W. T.; Aranha, R. M.; Medeiros, E. P.; Pontes, M. J.; J. Braz. Chem. Soc. 2015, 26, 102.
21. Sunoj, S.; Subhashree, S.; Dharani, S.; Franco, C., J.; Mallinger, R.; Prasifka, J.; Archer, D.; Comput. and Electronics in Agriculture 2018, 151, 403.
22. Miranda, J. R.; Alves, M. C.; Pozza, E. A.; Neto, H. S.; Int. J. of Applied Earth Observation and Geoinformation 2020, 85, 101983.
23. Oliveira, L. F.; Canevari, N. T.; Jesus, A.; Pereira Filho, E. R.; Ver. Virtual de Quím. 2013, 5, 169.
24. Rossel, R. V.; Fouad, Y.; Walter, C.; Biosyst. Eng. 2008, 100, 149.
25. Morais, P. A. O.; Souza, D. M.; Carvalho, M.T.M.; Madari, B. E.;Oliveira, A. E.; Microchem. J.2019.
26. Galvão, R. K. H.; Araújo, M. C. U.; Silva, E. C.; José, G. E.; Soares, S. F. C.; Paiva, H. M.; J. Braz. Chem. Soc.2007, 18, 1585.
27. Galvão, A. R. Calibração multivariada empregando o algoritmo das projeções sucessivas com reamostragem e combinação de modelos, Dissertação de Mestrado, Instituto Tecnológico de Aeronáutica, 2010.
28. Wold, S.; Sjoström, M.; Eriksson, L.; Chemom. Intell. Lab. Syst. 2001, 58, 109.
29. Sukens, J. A.; Vandewalle, J.; Neural Process. Lett. 1999, 9, 293.
30. Galvão, R. K. H.; Araújo, M. C. U.; José, G. E.; Pontes, M. J. C.; Silva, E. C.; Saldanha, T. C. B.; Talanta, 2005, 67, 736.
31. Igne, B.; Hurburgh, C. R.; J. Chemom. 2010, 24, 75.
32. Fearn, T.; NIR News 2002, 13, 12.
33. Williams, P.; Norris, K.; Near-infrared technology in the agricultural and food industries, American Association of Cereal Chemists: Minnesota, 1987.
34. Suykens, J. A.; Gestel, T. V.; Brabanter, J.; Moor, B. D.; Vandewalle, J.; Least squares support vector machines, World Scientific: Singapore, 2002.
35. Araújo, M. C. U.; Saldanha, T. C. B.; Galvão, R. K. H.; Yoneyama, T.; Chame, H. C.; Visani, V.; Chemom. Intell. Lab. Syst. 2001, 57,65.
36. Saeys, W.; Mouazen, A. M.; Ramon, H.; Biosyst. Eng. 2005, 91, 393.
