XI Conferencia Científica Internacional sobre Desarrollo Agropecuario y Sostenibilidad
X Simposio de Ingeniería Agrícola
Resumen
• Problemática: la técnica de espectroscopia de reflectancia en el visible (vis) e infrarrojo cercano (NIR), es una herramienta analítica de respuesta rápida aplicada en agricultura de precisión, para la predicción de propiedades químicas del suelo, como alternativa a métodos convencionales más costosos, y que consumen mucho tiempo para su uso práctico.
• Objetivo(s): aplicar técnicas de regresión multivariante y reflectancia vis-NIR en la estimación de la concentración del fósforo asimilable del suelo.
• Metodología: se colectaron 180 muestras de suelo en la capa arable (0 – 25 cm), en áreas agrícolas de la provincia Villa Clara: Cambisol (Santa Clara), Ferralsol (Remedios) y Vertisol (Sagua la Grande), con un método de muestreo en Grilla. Se analizaron en el laboratorio con dos métodos convencionales: Olsen (1954) y Oniani (1973). Para el análisis espectral las muestras se dividieron aleatoriamente en dos grupos a razón 1:2 (calibración: 120; validación: 60). Se utilizó un espectrofotómetro vis-NIR portátil (modo de reflectancia, rango de longitud de onda: 399 – 1697 nm). Se aplicaron análisis de regresión multivariada de mínimos cuadrados parciales (PLS), regresión pesada local (LWR) y máquina de vectores de soporte (SVM).
• Resultados y discusión: ambos métodos de extracción mostraron correlaciones significativas con el espectro de reflectancia vis-NIR en los tres tipos de suelos analizados. Se obtuvieron coeficientes de determinación (R2) de P Olsen (0,79≤R2≤0,85) y P Oniani (0,65≤R2≤0,71).
• Conclusiones: los modelos de regresión (PLS, LWR, SVM) proporcionaron una correlación más precisa entre el espectro vis-NIR y el fósforo extraído por el método Olsen.
Abstract
• Problematic: the visible (vis) and near infrared (NIR) reflectance spectroscopy technique is a rapid response analytical tool applied in precision agriculture, for the prediction of soil chemical properties, as an alternative to conventional methods that are more expensive, and time consuming for practical use.
• Objective: to apply multivariate regression and vis-NIR reflectance techniques for estimating the concentration of assimilable soil phosphorus.
• Methodology: 180 soil samples were collected in the arable layer (0 – 25 cm), in agricultural areas of the Villa Clara province: Cambisol (Santa Clara), Ferralsol (Remedios) and Vertisol (Sagua la Grande), with a Grid sampling method. These soil samples were analysed in the laboratory with the conventional methods of Olsen (1954) and Oniani (1973). For the spectral analysis, the soil samples were randomly divided into two groups at the ratio 1:2 (calibration: 120 samples; validation: 60 samples). A portable vis-NIR spectrophotometer was used (reflectance mode, wavelength range: 399 – 1697 nm). Partial least squares (PLS), local heavy regression (LWR), and support vector machine (SVM) multivariate regression analyses were applied.
• Results and discussion: both extraction methods showed significant correlations with the vis-NIR reflectance spectrum in the three types of soils analysed. Determination coefficients (R2) were obtained from P Olsen (0.79≤R2≤0.85) and P Oniani (0.65≤R2≤0.71).
• Conclusions: the regression models (PLS, LWR, SVM) provided a more precise correlation between the vis-NIR spectrum and the phosphorus extracted by the Olsen method.
Sobre el ponente
Dr. Ahmed Chacón Iznaga
Profesor Titular. Coordinador del programa de Doctorado en Ciencias Agrícolas. Vicedecano de Investigaciones, Postgrado e Internacionalización, Facultad de Ciencias Agropecuarias, UCLV
Discussion
