Espectroscopias VNIR, XRF e LIBS para o sensoriamento do solo na agricultura de precisão

A espectroscopia de reflectância difusa no visível e infravermelho-próximo (VNIR), a espectroscopia de fluorescência de raios X (XRF) e a espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser (LIBS) são técnicas promissoras para uma caracterização rápida e ambientalmente limpa da fertilidade do solo. A integração destas técnicas com os métodos analíticos já estabelecidos de análise da fertilidade do solo pode permitir avanços na modernização de seus procedimentos analíticos, permitindo, e.g., análises in-situ e em laboratoriais móveis, o que, por sua vez, conduziria a um novo paradigma em manejo do solo e em abordagens de agricultura de precisão. O principal objetivo desta tese é desenvolver estratégias para utilizar espectros gerados por sensores VNIR, XRF e LIBS na calibração de algoritmos agronômicos para prever os principais atributos de fertilidade do solo [argila, matéria orgânica (OM), capacidade de troca catiônica (CEC), pH, saturação de bases (V) e nutrientes extraíveis (ex-P, ex-K, ex-Ca e ex- Mg)]. Foi utilizado um conjunto de 102 amostras de solo coletadas em dois talhões agrícolas brasileiros. Nas primeiras etapas desta tese, foram conduzidos estudos para (i) simplificar o preparo de amostras de solo para análises com XRF, (ii) desenvolver um método simples e transparente para aquisição e processamento de dados de XRF, e (iii) encontrar um método preciso e eficiente para modelagem de dados de LIBS. Em seguida, foram comparados os desempenhos de predição individuais e combinados dos sensores VNIR, XRF e LIBS. Os resultados mostraram que, de modo geral, os melhores desempenhos preditivos se dão na seguinte sequencia: LIBS > XRF > VNIR. VNIR confirmou ser a melhor técnica para a predição do conteúdo de argila e OM [2,61 ≤ desvio residual da predição (RPD) ≤ 3,37], enquanto os atributos químicos CEC, V, ex-P, ex-K, ex-Ca e ex-Mg foram melhor preditos (1,82 ≤ RPD ≤ 4,82) pelas técnicas de análise elementar (e.g., XRF e LIBS). Em relação às abordagens multi-sensor, a qualidade da predição diminuiu na seguinte ordem: VNIR + XRF + LIBS > XRF + LIBS > VNIR + LIBS > VNIR + XRF. Nossos resultados indicam que não há uma combinação de sensores ideal única para prever todos os principais atributos de fertilidade do solo e que esta combinação ótima deve ser específica de cada atributo. Contudo, ainda é cedo para esta afirmação, sendo necessário avaliar conjuntos de dados maiores que incluam outros tipos de solos, com variabilidade na mineralogia, classes texturais, faixa de concentração de atributos, e submetidos a diferentes práticas agrícolas. No último capítulo, avaliamos o potencial de aplicação do XRF para análises in-situ, concentrando-nos na avaliação do efeito tanto do conteúdo de umidade do solo quanto do tempo de análise sobre o desempenho dos sensores. Nossos resultados provaram que é possível fazer reduções drásticas no tempo de análise (de 90 para 2s) mantendo desempenhos satisfatórios (RPD ≥ 1,92) para a predição de atributos de fertilidade. Além disso, mostramos que embora o XRF seja menos sensível ao aumento de umidade do solo quando comparado ao sensor VNIR, a presença de água afeta seu desempenho preditivo de modo que métodos para mitigar o efeito da umidade devem ser considerados para análises in-situ mais precisas. Esta tese trouxe alguns avanços para a aplicação dos sensores VNIR, XRF e LIBS em solos tropicais brasileiros como métodos analíticos rápidos e limpos para caracterizar atributos de fertilidade. As vantagens e desvantagens destas técnicas foram destacadas e apontamentos foram deixados para as próximas pesquisas que continuarão o amadurecimento tecnológico em direção a modernização dos diagnósticos de fertilidade do solo. (AU)