Characterization and discrimination of soils by their reflected electromagnetic energy

Abstract

-The objective of this work was to verify if reflected energy of soils can characterize and discriminate them. A spectroradiometer (Spectral reflectance between: 400-2,500 nm) was utilized in laboratory. The soils evaluated are located in Bauru region, SP, Brazil, and are classified as Typic Argiudoll (TR), Typic Eutrorthox (LR), Typic Argiudoll (PE), Typic Haplortox (LE), Typic Paleudalf (PV) and Typic Quartzipsamment (AQ). They were characterized by their spectral reflectance as for descriptive conventional methods (Brazilian and International) according to the types of spectral curves. A method for the spectral descriptive evaluation of soils was established. It was possible to characterize and discriminate the soils by their spectral reflectance, with exception for LR and TR. The spectral differences were better identified by the general shape of spectral curves, by the intensity of band absorption and angle tendencies. These characteristics were mainly influenced by organic matter, iron, granulometry and mineralogy constituents. A reduction of iron and clay contents, which influenced higher reflectance intensity and shape variations, occurred on the soils LR/TR, PE, LE, PV and AQ, on that sequence. Soils of the same group with different clay textures could be discriminated. The conventional descriptive evaluation of spectral curves was less efficient on discriminating soils. Simulated orbital data discriminated soils mainly by bands 5 and 7.

Abordagens semiquantitativa e quantitativa na avaliação da textura do solo por espectroscopia de reflectância bidirecional no VIS-NIR-SWIR

“…Além disso, a maior parte das amostras estudadas pertence às classes argilosa ou muito argilosa (47 amostras ou 16 amostras nestes sistemas de classificação, respectivamente) e apresentaram entre 352 e 681 g kg -1 de argila. As diversas classes texturais para fins de manejo e classificação do solo apresentaram curvas espectrais médias distintas (Figura 1), o que indicou que a análise morfológica e a comparação das curvas espectrais permitem separar amostras de solo diferentes quanto à textura, como observado também por Demattê (2002) e Bellinaso et al (2010).…”

“…Isto ocorreu principalmente pela maior agregação dos solos mais argilosos, o que, provavelmente, causou maior absorção da energia eletromagnética incidente e, também, pela influência do comportamento espectral do quartzo, com forte albedo e ausência de feições de absorção no VIS-NIR-SWIR, e pelo aumento da absorção ocasionada por minerais opacos, principalmente em solos argilosos e muito argilosos, ao longo de toda a assinatura espectral (Bellinaso et al, 2010;Vicente & Souza Filho, 2011). Assim como observado por Demattê (2002), verificouse alteração dos ângulos das curvas espectrais, pois, os solos com maior teor de argila tenderam a ter aspecto plano e, à medida que aumentou o teor de areia, aumentou também a intensidade do infravermelho com ápice de reflectância a partir de 2.000 nm.…”

“…As curvas espectrais médias para cada classe textural foram, então, avaliadas pela comparação da forma, intensidade (albedo) e feições de absorção dos espectros médios conforme Demattê (2002 Latossolo Vermelho Distroférrico típico, álico + Latossolo Vermelho Eutroférrico típico, ambos A moderado, textura muito argilosa e argilosa, fase cerrado e cerradão tropical subcaducifólio, relevo plano + Latossolo Vermelho Distroférrico cambissólico, A moderado, textura argilosa pouco cascalhenta, fase cerrado tropical subcaducifólio, relevo suave ondulado.…”

Determining iron content in Mediterranean soils in partly vegetated areas, using spectral reflectance and imaging spectroscopy

“…Remote sensing has proven to be a useful tool to determine the presence of iron in extended areas and various research fields (Escadafal, 1993;Farrand, 1997;Palacios-Orueta et al, 1999;Warell, 2003). Quantification of the amount of iron contained in soils using spectral measurements has proven to be feasible (Torrent et al, 1983;Coyne et al, 1989;Ben-Dor and Banin, 1990), and is focusing on laboratory or field spectra and specific soil types (Dematte, 2002). Presently, technical improvements allow mapping using higher spectral and spatial resolution imaging spectrometers with better signal to noise ratios (Dematte et al, 2004).…”

Biblioteca espectral de solos e sua aplicação na quantificação de atributos e classificação

“…DEMATTÊ et al, 1999). Demattê (2002) Posteriormente, vários autores passaram a utilizar dados de sensoriamento remoto terrestre para estimar CTC, pH, saturação por bases, elementos trocáveis (Ca, Mg, K) SHEPHERD E WALSH, 2002;UDELHOVEN;EMMERLING;JARMER, 2003), argila, matéria orgânica, óxidos de ferro, caulinita e índices de intemperismo ISLAM;SINGH;McBRATNEY, 2003 . Apesar dos avanços, a maior parte dos trabalhos tenta correlacionar uma classe de solo a um tipo característico de curva espectral (STONER E BAUMGARDNER, 1981;FORMAGGIO et al 1996).…”