Previsão exacta do carbono orgânico do solo utilizando técnicas espectroscópicas e aprendizado de máquina

O carbono orgânico do solo é um indicador importante para avaliar a qualidade e condição do solo. Sua estimativa pode ser realizada por meio de espectroscopia de imagem hiperespectral na faixa do visível e do infravermelho próximo (VNIR). Este estudo teve como objetivo avaliar o potencial das técnicas espectroscópicas para prever com precisão o teor de carbono orgânico do solo (SOC), comparando com medições diretas no campo com amostras processadas em laboratório. A eficiência e a confiabilidade dessa abordagem foram avaliadas. Foi efectuada uma análise exploratória rigorosa dos dados (EDA) para identificar as principais caraterísticas espectrais e minimizar o ruído. O SVM superou consistentemente outros algoritmos de aprendizagem de máquina, demonstrando elevada precisão e confiabilidade. Conclui-se que o modelo foi calibrado muito bem no terreno, o que constitui um avanço para a ciência, uma vez que a espetroscopia oferece uma alternativa rápida, econômica e não destrutiva aos métodos laboratoriais tradicionais para a avaliação de solos. Isto tem implicações significativas para a agricultura sustentável e para a monitorização da saúde do solo, uma vez que permite uma avaliação em tempo hábil e exata das reservas de carbono do solo.

Palavras-chave:
espectroscopia; SOC; máquina de vetor de suporte; saúde do solo