ABSTRACT Laboratory analyses are a fundamental basis for monitoring soil behavior. These analyses are usually tedious and expensive depending on the methodology used, which may limit data acquisition. The aim of this research was to evaluate the potential of Near Infrared (NIR) diffuse reflectance spectroscopy for the estimation of texture and Soil Organic Carbon (SOC) of an Oxisol. A total of 313 samples were collected at fixed depths of 0.0-0.10, 0.10-0.20, 0.20-0.30, 0.30-0.40 and 0.40-0.50 m in 70 points distributed in 248 ha, from which SOC and the fractions of sand, silt and clay were determined. The spectral signatures were obtained from a NIRFlex sensor, and the modeling was done applying partial least squares regression. A highly representative model was obtained for the SOC estimation, with a coefficient of determination (R2) of 0.97, Root Mean Square Error (RMSE) of 1.10 g kg-1 and Residual Prediction Deviation (RPD) of 5.63. For the textural fractions, estimation models of lesser performance were obtained, with R2values of 0.62; 0.44 and 0.62, RMSE values of 1.10%, 2.92% and 3.08%, and RPD values of 1.82, 1.61 and 1.81 for sand, silt and clay, respectively. By means of geostatistical interpolation surfaces, the behavior of the measured and spectrally estimated variables was compared. NIR spectroscopy proved to be a viable alternative for the precise estimation of SOC, while for the textural fractions it is convenient to explore the improvement of the estimates.
RESUMEN Los análisis de laboratorio de suelos son una base fundamental para monitorear su comportamiento. Estos análisis suelen ser tediosos y de costo elevado según la metodología empleada, lo que puede limitar la obtención de esta información. El objetivo de esta investigación fue evaluar el potencial de la espectroscopía de reflectancia difusa deInfrarrojo Cercano (NIR) en la estimación de la textura y el Carbono Orgánico del Suelo (COS) de un Oxisol. Se recolectaronen total 313 muestras a profundidades fijas de 0.0-0.10, 0.10-0.20, 0.20-0.30, 0.30-0.40 y 0.40-0.50 m en 70 puntos distribuidos en 248 ha, y les fueron determinadas el COS, la fracción de arena, limo y arcilla. Con un sensor NIRFlex se obtuvieron las firmas espectrales, y la modelación se efectuó aplicando regresión por mínimos cuadrados parciales. Se obtuvo un modelo de alta representatividad para la estimación del SOC, con coeficiente de determinación (R2) de 0.97, Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) de 1.10 g kg-1y Desviación Residual de la Predicción (DRP) de 5.63. Para las fracciones texturales se obtuvieron modelos de estimación de menor desempeño, con R2 de 0.62, 0.44 y 0.62, RMSE de 1.10%, 2.92% y 3.08%, y DRP de 1.82, 1.61 y 1.81 para arena, limo y arcilla respectivamente. Por medio de superficies de interpolación geoestadística se comparó el comportamiento de las variables medidas y estimadas espectralmente. La espectroscopía NIR mostró ser una alternativa viable para la estimación precisa del COS, mientras que para las fracciones texturales es conveniente explorar el mejoramiento de las estimaciones.