Aprovechar las grandes bibliotecas espectrales del suelo para predecir las condiciones de campo de varias propiedades del suelo importantes desde el punto de vista agronómico y con sensores

Resumen:

Las presiones globales para mejorar el secuestro de carbono orgánico del suelo y la salud del suelo en general entre los suelos agrícolas del mundo están creando una demanda de mejores prácticas para impulsar cambios positivos y sostenibles en el capital natural de los suelos. Los programas de incentivos destinados a promover este objetivo deben basarse en observaciones precisas del estado de los suelos, tanto a nivel temporal como espacial. La inferencia espectral del suelo es un método útil para capturar el estado de los suelos de manera rentable, pero el precio de los sensores de visión e infrarrojo cercano (Vis-NIR) estándar aptos para laboratorio puede limitar su aplicación. Además, estos sensores aptos para laboratorio obtienen los espectros principalmente cuando están secos al aire y en el suelo, lo que añade un retraso a la recuperación de la información. Recientemente, se han puesto a disposición espectrómetros miniaturizados de infrarrojo cercano (NIR) portátiles y de bajo costo, que han demostrado ser una alternativa viable para la medición de varias propiedades del suelo importantes desde el punto de vista agronómico, que también son vitales para el mantenimiento de la salud del suelo, incluido el carbono orgánico (SOC) y la capacidad de intercambio catiónico (CEC) del suelo. Sin embargo, la implementación de nuevos espectrómetros en nuevas ubicaciones requiere la creación de nuevas bibliotecas espectrales, un proceso costoso y laborioso que requiere grandes cantidades de recopilación de datos espectrales y analíticos del suelo. Por lo tanto, las bibliotecas espectrales Vis-NIR existentes y aptas para laboratorio representan un recurso de alta calidad y alta resolución que se puede aprovechar. Este trabajo demuestra cómo se puede acceder a los recursos de las bibliotecas espectrales existentes con espectrómetros NIR miniaturizados portátiles y más económicos con el filtrado espectral adecuado y las matrices de transformación adecuadas. Además, el trabajo demuestra que, si se corrigen las influencias de las diferencias espectrales entre los suelos analizados sobre el terreno y los preparados para su análisis en el laboratorio, se puede aprovechar mejor la inferencia espectral como herramienta para evaluar el estado de los suelos. Este trabajo también demuestra cómo se pueden consultar las grandes bibliotecas espectrales de laboratorio existentes, como la biblioteca espectral del suelo Vis-NIR nacional australiana del CSIRO, y utilizar el aprendizaje basado en la memoria o métodos similares, como RS-Local, y se pueden identificar las muestras más apropiadas para su uso en la predicción de las propiedades del suelo. Este trabajo se basa en un marco existente para el uso de la inferencia espectral del suelo para monitorear el estado del suelo, la determinación de la metodología australiana de créditos de carbono orgánico del suelo de 2021. Se han demostrado métodos para predecir nueve propiedades agronómicamente importantes del suelo: el SOC, el pH del agua, el pH del CaCl2, la conductividad eléctrica, la CIC y el Ca, K, Mg y Na intercambiables. Para el SOC, en este trabajo se elaboró un modelo que utilizaba solo 20 muestras locales con un coeficiente de correlación de concordancia de Lin (LCCC) de 0,72, que superaba tanto el requisito mínimo establecido en la determinación de la metodología de créditos de carbono (LCCC 0,6) como un modelo solo local de 50 muestras (LCCC 0,61). Este ejemplo demuestra que se puede lograr un ahorro potencial significativo en los análisis de laboratorio en los proyectos de monitoreo del suelo mediante el aprovechamiento selectivo de un gran recurso de biblioteca espectral.