Dados do Trabalho

Título

ESPECTROSCOPIA DE INFRAVERMELHO PROXIMO PARA ESTIMAR A CONCENTRAÇAO DE ELEMENTOS QUIMICOS EM SOLOS E SEDIMENTOS

Resumo

Monitorar a transferência de elementos químicos de ambientes terrestres para aquáticos é essencial. Porém é necessário desenvolver técnicas rápidas e de baixo custo para estimar a concentração de elementos em solos e sedimentos. O objetivo foi avaliar métodos multivariados e técnicas de pré-processamento para aumentar a precisão de estimar a concentração de elementos em solos e sedimentos e estimar a concentração de elementos presentes nos sedimentos usando modelos de solo calibrados usando espectroscopia de infravermelho próximo (NIR). Coletou-se 316 amostras de solo e 196 amostras de sedimento na bacia hidrográfica do Guaporé, no sul do Brasil. As amostras foram secas, desagregadas e peneiradas em 63 μm. O carbono orgânico foi determinado pela oxidação úmida e a concentração total de elementos químicos (Al,Ba,Be,Ca,Co,Cr,Cu,Fe,K,La,Li,Mg,Mn,Na,Ni,P,Pb,Sr,Ti,V e Zn) por ICP-OES após digestão de HCl e HNO3. Espectros NIR (1000-2500nm) foram registrados para as amostras de solo e sedimento. Modelos multivariados como o Partial Least Square Regression (PLSR) e Support Vector Machine (SVM), foram testados combinados com técnicas de pré-processamento espectral (Detrend, DET; Savitzky-Golay Derivative, SGD; e Standard Normal Variate, SNV) e o espectro bruto (RAW). O SVM resultou em melhores predições para solos, sedimentos e solos+sedimentos. Os efeitos dos pré-processamentos aumentaram a precisão na ordem: RAW<SNV<DET=SGD. Os melhores modelos foram obtidos combinando o SVM com pré-processamento SGD. O ajuste dos modelos calibrados com solos (R2=0,88) e sedimentos (R2=0,89) foi superior à combinação de solos e sedimentos (R2 = 0,85). A predição da concentração de elementos em sedimentos por meio de modelos calibrados com solos teve baixa precisão, com um R2=0,11 (variando de 0,00 a 0,46). É possível construir modelos espectroscópicos precisos para predizer a concentração de elementos em solos e sedimentos para todos elementos determinados.

Palavras-chave

espectroscopia de reflectancia; Machine learning; Pré-processamento espectral; Monitoramento

Instituição financiadora

UFRGS

Agradecimentos

UFRGS, UFSM, Université de Poitiers, UFPI, Projeto Mais-Água, Finep

Área

Divisão 2 – Processos e Propriedades do Solo: Comissão 2.4 - Química do Solo