ABSTRACT: It is known that floriculture is very important for the world economic scenario. Nevertheless, the vase life of cut flowers is determined by a short time span. This study evaluated the spectral behavior during leaf degradation of lisianthus (Eustoma grandiflorum) flower stems in the postharvest, in different preservative solutions, and estimating its leaf pigments by hyperspectral data. Lisianthus floral stems were subjected to preservative solutions with different concentrations of sucrose, glucose, phytohormones and deionized water. Leaves from these stems were collected every 4 days for further hyperspectral analysis. Spectra was determined in laboratory with a sensor collecting at the range of 350-2500 nm. In order to analyze the use of the spectra to detect the performance of the preservative solutions, statistical tests were used at each wavelength. Pigment prediction was assessed by the CAR/CLF ratio (Ratio between Carotenoids and Chlorophyll) from the spectral curves, using PLSR and RRMSE. The glucose-based solutions registered positive effects on the preservation of floral stems, especially at the dose of 180 g/L. The solutions based on sucrose and phytohormones registered similarities in the spectral curves among the doses, demonstrating equality in leaf preservation. The discriminant analyses demonstrated there was statistical difference in the spectral responses in the doses for each solution used. The CAR/CLF ratio had reasonable coefficients of 0.6 and RRMSE below 6.99%. The hyperspectral analyses presented a potential for the evaluation of leaf degradation in lisianthus floral stems in different pulsing solutions used in the postharvest. ABSTRACT scenario Nevertheless span Eustoma grandiflorum postharvest data glucose water analysis 3502500 350 2500 350-250 nm wavelength CARCLF CAR CLF Ratio Chlorophyll glucosebased 18 gL g L g/L 06 0 6 0. 699 99 6.99% 350250 35 250 350-25 1 69 9 6.99 35025 3 25 350-2 6.9 3502 2 350- 6.

RESUMO: Sabe-se que a floricultura é muito importante para o cenário econômico mundial, porém a vida útil de vaso das flores de corte é determinada por um pequeno intervalo de tempo. O estudo procurou avaliar o comportamento espectral durante a degradação foliar de hastes florais de lisianthus (Eustoma grandiflorum) na pós-colheita, em diferentes soluções conservantes, e estimar pigmentos foliares a partir dos dados hiperespectrais. As hastes florais de lisianthus foram submetidas a soluções conservantes de diferentes concentrações de sacarose, glicose, distintos fitormônios e água deionizada. Foram coletadas folhas dessas hastes a cada quatro dias para posterior análise hiperespectral. A fim de analisar o uso dos espectros para detectar o desempenho das soluções conservantes, foi utilizado testes estatísticos em cada comprimento de onda entre estas soluções. Foi avaliado a predição de pigmentos através da razão CAR/CLF (Razão entre Carotenoides e Clorofila) a partir das curvas espectrais, tendo o PLSR e RRMSE como indicadores da eficiência dos resultados. As soluções a base de glicose registraram efeitos positivos na conservação das hastes florais principalmente na dose de 180 g/L. Já as soluções a base de sacarose e fitormônios registraram semelhanças nas curvas espectrais entre as doses, mostrando-se igualdade na conservação das folhas. As análises discriminantes demostraram que houve diferença estatística nas respostas espectrais nas doses para cada solução utilizada. A razão CAR/CLF teve coeficientes razoáveis de 0,6 e RRMSE abaixo de 6,99%. As análises hiperespectrais apresentaram potencial na avaliação da degradação foliar de hastes florais de lisianthus em diferentes soluções pulsing utilizadas na pós-colheita. RESUMO Sabese Sabe se mundial tempo Eustoma grandiflorum póscolheita, póscolheita pós colheita, colheita pós-colheita deionizada hiperespectral CARCLF CAR CLF Razão Clorofila resultados 18 gL g L g/L mostrandose mostrando utilizada 06 0 6 0, 699 99 6,99% póscolheita. colheita. 1 69 9 6,99 6,9 6,

ABSTRACT: This study applied spectroradiometry techniques with hyperspectral data to identify the correlations between sugarcane leaf reflectance and the contents of Nitrogen (N), phosphorus (P), Potassium (K), Sulfur (S), Calcium (Ca) and Magnesium (Mg). During the harvests 2019/20 and 2020/21, sugarcane was introduced to nutritional stress by the application of limestone doses. Liming was applied in a fractional way and, at the end of five years, the amounts corresponded to 0, 9, 15 and 21 t ha-1 of dolomitic limestone. The leaf hyperspectral reflectance data and the state of nutrients in the exponential growth phase of the culture were registered. The wavelengths correlated with N, P, K, S, Ca and Mg were identified using the Spearman’s correlation analysis. The test of similarity (ANOSIM) and the Principal Component Analysis (PCA) were applied to evaluate data variability, as well as the Partial Least Squares Regression (PLSR) for the prediction of the nutritional contents. The order of the degree of correlation in the region of visible was: P > K > N > Ca > S > Mg and for the region of the near infrared: P > K > Ca > N > S > Mg. P presented peaks with high correlations in the wavelengths 706-717 nm (-0.78) and 522-543 nm (-0.76). The values of the PLSR registered the best spectral responses in the region of VIS and red-edge, regions that are more sensitive to the deficiency of sulfur, potassium and phosphorus. ABSTRACT , (N) (P) (K) (S) (Ca . (Mg) 201920 2019 20 2019/2 202021 2020 2020/21 doses years 0 9 1 2 ha1 ha ha- Spearmans Spearman s analysis ANOSIM (ANOSIM PCA (PCA variability (PLSR infrared 706717 706 717 706-71 0.78 078 78 (-0.78 522543 522 543 522-54 0.76. 076 0.76 76 (-0.76) rededge, rededge red edge, edge red-edge sulfur (N (P (K (S (Mg 20192 201 2019/ 20202 202 2020/2 70671 70 71 706-7 0.7 07 7 (-0.7 52254 52 54 522-5 (-0.76 2020/ 7067 706- 0. (-0. 5225 5 522- (-0 (- (

RESUMO: Este estudo aplicou técnicas de espectrorradiometria com dados hiperespectrais para identificar as relações da reflectância foliar da cana-de-açúcar com os teores de Nitrogênio (N), Fósforo (P), Potássio (K), Enxofre (S), Cálcio (Ca) e Magnésio (Mg). Durante as safras 2019/20 e 2020/21 a cana foi induzida ao estresse nutricional a partir da aplicação de doses de calcário. A calagem foi aplicada de forma fracionada e ao final de cinco anos as quantidades corresponderam a 0, 9, 15 e 21 t ha-1 de calcário do tipo dolomítico. Foram registrados os dados de reflectância hiperespectral da folha e o estado de nutrientes na fase de exponencial crescimento da cultura. Os comprimentos de onda correlacionados ao N, P, K, S, Ca e Mg foram identificados usando análise de correlação de Spearman. Aplicou-se o teste de similaridade (ANOSIM) e Análise de Componentes Principais (ACP) para avaliar a variabilidade dos dados, assim como, a Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLRS) para a predição dos teores nutricionais. A ordem do grau de correlação na região do visível foi: P > K > N > Ca > S > Mg e para região do infravermelho próximo: P > K > Ca > N > S > Mg. O P teve picos com alta correlação nos comprimentos de onda 706-717 nm (-0,78) e 522-543 nm (-0,76). Os valores do PLRS registraram melhores respostas espectrais na região do VIS e red-edge, regiões mais sensíveis a deficiência do enxofre, potássio e fósforo. RESUMO canadeaçúcar açúcar , (N) (P) (K) (S) (Ca . (Mg) 201920 2019 20 2019/2 202021 2020 2020/2 0 9 1 2 ha1 ha ha- dolomítico cultura Spearman Aplicouse Aplicou se ANOSIM (ANOSIM ACP (ACP como (PLRS nutricionais próximo 706717 706 717 706-71 0,78 078 78 (-0,78 522543 522 543 522-54 0,76. 076 0,76 76 (-0,76) rededge, rededge red edge, edge red-edge enxofre fósforo (N (P (K (S (Mg 20192 201 2019/ 20202 202 2020/ 70671 70 71 706-7 0,7 07 7 (-0,7 52254 52 54 522-5 (-0,76 7067 706- (-0, 5225 5 522- (-0 (- (

RESUMO: A cana-de-açúcar se destaca como uma das fontes de energia renovável frente às estratégias para reduzir a emissão de gases causadores do efeito estufa. O nitrogênio é um dos mais significativos devido ao seu impacto no crescimento de folhas e colmos. Portanto, o monitoramento eficiente do nitrogênio aplicado é essencial e o sensoriamento remoto se apresenta como uma alternativa na melhoria do gerenciamento da adubação. O presente trabalho teve por objetivo selecionar comprimentos de onda a partir de dados hiperespectrais de dossel da cana-de-açúcar para geração de modelos na predição da concentração de Nitrogênio. O estudo foi realizado em experimentos de campo instalados nos municípios de Piracicaba, Jaú e Santa Maria da Serra, estado São Paulo, na safra 2013/2014. Cada experimento foi alocado em blocos ao acaso, com parcelas subdivididas e quatro repetições, com variedades de cana-de-açúcar na parcela (três variedades por local, sendo a SP 81-3250 comum à todos) e doses de nitrogênio (0, 50, 100 e 150 kg.ha-1) na subparcela. Na seleção dos comprimentos de onda que melhor se correlacionam com o TFN foi utilizada a metodologia sPLS. Posteriormente, foi realizada a combinação linear dos comprimentos de onda selecionados pela metodologia sPLS, por meio de Regressão Linear Múltipla por Stepwise (SMLR). Foram identificadas bandas importantes nas regiões do visível (700 a 705 nm), red-edge(710 a 720 nm), infravermelho próximo (725, 925, 955 e 980 nm) e infravermelho de ondas curtas (1355, 1420, 1595, 1600, 1605 e 1610 nm). O modelo de predição de TFN teve valores de R² de 0,50 e o RMSE de 1,67 g.kg-1. Os modelos gerados para Piracicaba, Jaú e Santa Maria obtiveram R² ajustados e RMSE, respectivamente, de 0,31 considerado não confiável (1,30 g.kg-1), 0,53 (1,96 g.kg-1) e 0,54 (1,46 g.kg-1). Os sensores hiperespectrais de dossel podem ser utilizados para predição do TFN e monitoramento de aplicação de nitrogênio em cana-de-açúcar.

ABSTRACT: Sugarcane is a good source of renewable energy and helps reduce the emission of greenhouse gases. Nitrogen has a critical role in plant growth; therefore,estimating nitrogen levels is essential, and remote sensing can improve fertilizer management. This field study selects wavelengths from hyperspectral data on a sugarcane canopy to generate models for estimating leaf nitrogen concentrations. The study was carried out in the municipalities of Piracicaba, Jaú, and Santa Maria da Serra, state of São Paulo, in the 2013/2014 growing season. The experiments were carried out using a completely randomized block design with split plots (three sugarcane varieties per plot [variety SP 81-3250 was common to all plots] and four nitrogen concentrations [0, 50, 100, and 150 kgha-1] per subplot) and four repetitions. The wavelengths that best correlated with leaf nitrogen were selected usingsparse partial least square regression. The wavelength regionswere combinedby stepwise multiple linear regression. Spectral bands in the visible (700-705 nm), red-edge (710-720 nm), near-infrared (725, 925, 955, and 980 nm), and short-wave infrared (1355, 1420, 1595, 1600, 1605, and 1610 nm) regions were identified. The R² and RMSE of the model were 0.50 and 1.67 g.kg-1, respectively. The adjusted R² and RMSE of the models for Piracicaba, Jaú, and Santa Maria were 0.31 (unreliable) and 1.30 g.kg-1, 0.53 and 1.96 g.kg-1, and 0.54 and 1.46 g.kg-1, respectively. Our results showed that canopy hyperspectral reflectance can estimate leaf nitrogen concentrations and manage nitrogen application in sugarcane.

ABSTRACT. Nitrogen management in crops is a key activity for agricultural production. Methods that can determine the levels of this element in plants in a quick and non-invasive way are extremely important for improving production systems. Within several fronts of study on this subject, proximal and remote sensing methods are promising techniques. In this regard, this research sought to demonstrate the relationships between variations in leaf nitrogen content (LNC) and sugarcane spectral behaviour. The work was carried out in three experimental areas in São Paulo State, Brazil, with different soils, varieties and nitrogen rates during the 2012/13 and 2013/14 seasons. A significant correlation was observed between the LNC and variations in the sugarcane spectra. The green and red-edge spectral bands were the most consistent and stable predictors of LNC among the evaluated harvests. Stepwise multiple linear regression analysis (MSLR) generated better models for LNC estimation when calibrated with experimental area, independent of the variety. The present research demonstrates that specific wavelengths are associated with the variation in LNC in sugarcane, and these are reported in the green region (near 550 nm) and in the red-edge wavelengths (680 to 720 nm). These results may help in future research on the direct in situ application of nitrogen fertilizers.

RESUMO: Espectros de reflectância vis-NIR-SWIR de amostras foliares, coletados em laboratório, permitem a calibração de modelos preditivos para quantificação de seus atributos físico-químicos de maneira prática e sem produção de resíduos químicos. Esta técnica permite o desenvolvimento de estratégias de manejo para a intensificação do uso de pastagens. Contudo, análises espectrais realizadas em laboratório podem ser afetadas pela deterioração do material vegetal durante o transporte do campo ao laboratório, fazendo-se necessário a utilização de métodos de armazenamento. O presente trabalho objetivou avaliar o efeito de diferentes métodos de armazenamento na resposta espectral de folhas de capim Mombaça. Avaliou-se três métodos: (i) ambiente refrigerado artificialmente; (ii) ambiente úmido; e (iii) ao ar livre, sem controle do microambiente; assim como, cinco diferentes tempos de armazenamento: 2 horas, 4 horas, 8 horas, 24 horas e 48 horas. O comportamento espectral das folhas ainda inseridas na planta foi utilizado como referência de qualidade. Os resultados mostraram alterações pronunciadas para o armazenamento ao ar livre já nos primeiros intervalos de tempo. Ambos métodos com controle de microambiente permitiram estabilizar a ocorrência de alterações espectrais ao longo das 48h de armazenamento das amostras, sendo ambos sugeridos para esta espécie.

ABSTRACT: Vis-NIR-SWIR reflectance spectra of leaf samples, collected in the laboratory, allow the calibration of predictive models to quantify their physicochemical attributes in a practical manner and without producing chemical residues. This technique should enable the development of management strategies for intensification of pasture use. However, spectral analysis performed in the laboratory may be affected by the deterioration of plant material during transport from the field to the lab, so storage methods are necessary. This research aimed to evaluate the effects of different storage methods on the spectral response of Mombasa grass leaves. Three methods were evaluated: (i) artificially refrigerated environment, (ii) humid environment, and (iii) without microenvironment control. These methods were tested in five different storage times: 2 hours, 4 hours, 8 hours, 24 hours and 48 hours. The spectral behavior of the leaves still inserted in the plant was used as a quality reference. Results showed notable changes at the earliest storage time for the treatment without microenvironment control. Both methods with microenvironment control stabilized the occurrence of spectral changes over 48 hours of the samples storage, thus both were suggested for this species.

ABSTRACT Digital soil mapping is an alternative for the recognition of soil classes in areas where pedological surveys are not available. The main aim of this study was to obtain a digital soil map using artificial neural networks (ANN) and environmental variables that express soil-landscape relationships. This study was carried out in an area of 11,072 ha located in the Barra Bonita municipality, state of São Paulo, Brazil. A soil survey was obtained from a reference area of approximately 500 ha located in the center of the area studied. With the mapping units identified together with the environmental variables elevation, slope, slope plan, slope profile, convergence index, geology and geomorphic surfaces, a supervised classification by ANN was implemented. The neural network simulator used was the Java NNS with the learning algorithm "back propagation." Reference points were collected for evaluating the performance of the digital map produced. The occurrence of soils in the landscape obtained in the reference area was observed in the following digital classification: medium-textured soils at the highest positions of the landscape, originating from sandstone, and clayey loam soils in the end thirds of the hillsides due to the greater presence of basalt. The variables elevation and slope were the most important factors for discriminating soil class through the ANN. An accuracy level of 82% between the reference points and the digital classification was observed. The methodology proposed allowed for a preliminary soil classification of an area not previously mapped using mapping units obtained in a reference area.

RESUMOObjetivou-se neste trabalho caracterizar diferentes solos por espectrorradiometria de reflectância ao longo de uma topossequência na região de Piracicaba, SP. Amostras de solo foram coletadas e analisadas em campo, em laboratório de análises químicas e por sensores Vis-NIR (400-2500 nm). Alterações nos solos da topossequência foram identificáveis nas informações espectrais. Constituintes dos solos, tais como, matéria orgânica, mineralogia, formas de óxidos de ferro e granulometria foram determinantes nas variações das feições de absorção e intensidades de reflectância. Cada perfil mostrou características espectrais diferenciadoras entre horizontes, relacionadas à intensidade, feições de absorção e morfologia da curva. A avaliação morfológica não pode ser avaliada pelo sensor, sendo uma de suas limitações. Existe relação entre grau de intemperismo (índices ki, relação silte/argila e mineralogia) e dados espectrais. Isso foi observado nos solos originados de basalto, onde houve aumento do ferro extraído pelo ditionito (cristalino e amorfo) na sequência Nitossolo Vermelho Latossólico (NVL) em direção ao Cambissolo (C) e, aumento do ferro amorfo nesta mesma sequência. Na avaliação da topossequência completa observou-se a sequência de absorção centrada em 500 e 850 nm decrescente do Nitossolo Vermelho Latossólico em direção ao Chernossolo, ou seja, na sequência de decréscimo dos teores de ferro cristalino (hematita e goethita) e aumento de ferro amorfo, corroborado pelo aumento dos valores do índice ki. Houve relação entre os dados espectrais, o índice ki e a posição do solo na paisagem. Esses resultados mostram que a espectrorradiometria é uma ferramenta promissora para auxiliar o levantamento de solos. Entretanto, há necessidade do suporte à implantação de bibliotecas de dados espectrais de solos com acesso irrestrito aos usuários.

ABSTRACTThe aim of this work was to characterise by reflectance spectroradiometry different soils along a toposequence in Piracicaba, in the state of São Paulo, Brazil. Soil samples were collected and analysed in the field, in a laboratory for chemical analysis and by Vis-NIR sensors (400-2500 nm). Changes in the soils of the toposequence could be identified in the spectral information. Such soil constituents as organic matter, mineralogy, types of iron oxide and particle size determined variations in absorption features and reflectance intensities. Each profile displayed distinctive spectral characteristics between horizons, related to intensity, absorption features and curve morphology. The sensor could not be used to carry out the morphological evaluation, this being one of its limitations. There is a relationship between the degree of weathering (KI indices, silt to clay ratio and mineralogy) and the spectral data. This was seen in the basalt-based soils, where there was an increase in the iron extracted by dithionite (crystalline and amorphous) for the sequence, Latosolic Red Nitosol (NVL) to Cambisol (C), and an increase in amorphous iron for the same sequence. Evaluation of the complete toposequence showed that the absorption sequence centred on 500 and 850 nm decreased from the Latosolic Red Nitosol towards the Cambisol, i.e. following the decrease in crystalline iron content (hematite and goethite) and the increase in amorphous iron. This was substantiated by increases in KI index values. There was a relationship between the spectral data, KI index and landscape position of the soil. These results show that spectroradiometry is a promising tool to assist in soil surveys. However there is a need to support the implementation of libraries of soil spectral data, with unrestricted user access.

Os componentes do solo como matéria orgânica, teor e forma dos óxidos de ferro, umidade e textura, influenciam na interação deste com a energia eletromagnética, sendo assim o conhecimento da energia refletida por diferentes classes de solos pode auxiliar em suas discriminações. O objetivo do presente trabalho foi avaliar a possibilidade de diferenciar classes de solos ao longo de dois transectos, por meio do comportamento espectral de campo de diferentes classes, utilizando para tanto a análise visual e estatística multivariada. Nos transectos foram demarcados pontos equidistantes em 100 m, de onde coletaram-se amostras de solo georreferenciadas da camada superficial, na profundidade de 0 a 0,20 m. Na área em estudo, foram descritas 10 classes de solos, por meio de análises de laboratório das amostras superficiais e descrição morfológica de perfis, sendo cada solo classificado de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. Para separação das unidades de solos e estabelecimento de seus limites na paisagem utilizaram-se três métodos: a) tradicional, avaliando-se a correlação solo-paisagem; b) avaliação qualitativa das curvas espectrais e c) análise multivariada para discriminação das classes de solos. A comparação entre os métodos possibilitou avaliar o uso da espectrorradiometria na diferenciação de classes de solos, sendo que o método estatístico separou maior número de classes. Foi possível delimitar os limites das unidades de solos da área de estudo bem como as diferenças de textura, cor, ferro total e matéria orgânica entre as unidades, por meio da variação nas respostas espectrais das amostras de solos avaliadas.

Soil components, such as organic matter, the levels and form of iron oxides, moisture and texture, influence the interaction of the soil with electromagnetic energy, so that knowledge of the energy reflected by different classes of soil is therefore of help in their discrimination. The aim of this study was to evaluate the possibility of differentiating classes of soils along two transects, by means of the field spectral behaviour of different classes, using both visual and multivariate statistical analysis. Equidistant points were marked along the transects, 100 m apart, where geo-referenced soil samples were collected from the surface layer at a depth of 0 to 0.20 m. In the area under study, ten classes of soil were described by means of laboratory analysis of surface samples and a morphological description of the profiles, with each soil being classified according to the Brazilian System of Soil Classification. For separating soil units and establishing their boundaries in the landscape three methods were used: a) traditional, evaluating the correlation between soil and landscape; b) qualitative assessment of the spectral curves; c) multivariate analysis for discrimination of the classes of soil. Comparison of these methods made possible the use of spectroradiometry in differentiating the classes of soil, with the statistical method separating a larger number of classes. It was possible to delimit the boundaries of the soil units in the area under study, as well as differences in texture, colour, total iron and organic matter between units, by varying the spectral responses of the soil samples being tested.

O sensoriamento remoto vem sendo utilizado na avaliação de características químicas e físicas dos solos, como fonte de informação rápida, não destrutiva e de baixo custo, podendo assim auxiliar no gerenciamento de passivos ambientais. Nesse sentido, este trabalho teve por objetivo verificar o potencial da utilização de dados hiperespectrais na determinação de algumas propriedades de um solo submetido a diferentes aplicações de doses de vinhaça, utilizando dados espectrais oriundos de amostras em condições de campo e de terra fina seca em estufa. O experimento, delineado em blocos ao acaso constou de seis tratamentos e quatro repetições, sendo os tratamentos: 1, sem vinhaça; 2, fertirrigado com químicos; e 3, 4, 5 e 6, com aplicação de, respectivamente, 150, 300, 600 e 900 m³ ha-1 de vinhaça. Foram gerados modelos para predição de alguns atributos químicos e físicos do solo para os dois tipos de amostras, a partir de curvas espectrais na região do visível e infravermelho próximo. Para determinação da granulometria, os modelos não foram influenciados pelo tipo de amostra utilizada e foram classificados como "aceitáveis" a "bons" (R² entre 0,7 e 0,9). Em relação aos atributos químicos, foram gerados modelos com capacidade de diferenciação apenas entre altas e baixas concentrações (R² entre 0,50 e 0,65) para os atributos pH, matéria orgânica, H+Al e capacidade de troca catiônica, sendo os gerados para terra fina seca em estufa em alguns casos melhores que os para amostras em condições de campo.

Remote sensing has been used in the evaluation of physical and chemical characteristics of soils as a source of rapid, non-destructive, and low cost information, which may assist in management of environmental liabilities. The aim of this study was to investigate the potential for use of hyperspectral data in determining some properties of soil under different levels of application of sugarcane residue (vinasse) using spectral data obtained from samples in field conditions and laboratory oven-dried soil. A randomized block design was used with six treatments and four replications, the treatments being: 1. without vinasse; 2. fertigation with chemicals; 3, 4, 5, and 6 received the application of 150, 300, 600, and 900 m³ ha-1 of vinasse, respectively. Models were generated for prediction of chemical and physical soil properties for both types of samples from spectral curves of visible and near-infrared wavelengths. For determination of soil particle size, models classified as acceptable to good (R² from 0.7 to 0.9) were generated, and these models were not affected by the type of sample used. In regard to chemical properties, models were generated with capacity only for differentiation between high and low concentrations (R² from 0.5 to 0.65) for the properties of pH, organic matter, H+Al and cation exchange capacity. The models generated for laboratory oven-dried soil were in some cases better than those generated for samples in field conditions.

O objetivo deste trabalho foi desenvolver e testar um método para a determinação da classe de solo e sua separabilidade na paisagem dos solos presentes em uma área de estudo localizada no estado de São Paulo. Um conjunto de equações discriminantes foi obtido utilizando-se o sistema SAS que permitiu estabelecer a classe de solo na área de estudo. Foram analisadas 16 classes de solos as quais foram estabelecidas equações discriminantes compostas pelas bandas 1, 2, 3, 4, 5, e 7 do sensor TM5/ Landsat. As leituras espectrais foram realizadas em 185 pontos da área de estudo, donde se extraiu a reflectância da imagem. Classes de solos podem ser individualizadas por meio de análise discriminante utilizando-se informações sobre seu comportamento espectral obtida pela metodologia apresentada. A análise discriminante apresentou índices de acerto acima de 40% dentro da classe de solo avaliada, para 14 das 16 classes de solos. Utilizando-se as dez classes com maior número de áreas mínimas cartografadas o acerto, dentro a classe, foi maior que 50% para sete classes de solos, com acerto global estabelecido em 52%. Quando se agrupou as classes de solos em função do seu material de origem, o acerto passou para 70%.

The aim of this study was to develop and test a method to determine and discriminate soil classes in the state of São Paulo, Brazil, based on spectral data obtained via Landsat satellite imagery. Satellite reflectance images were extracted from 185 spectral reading points, and discriminant equations were obtained to establish each soil class within the studied area. Sixteen soil classes were analyzed, and discriminant equations that comprised TM5/Landsat sensor bands 1, 2, 3, 4, 5, and 7 were established. The results showed that this methodology could effectively identify individual soil classes using discriminant analyses of the spectral data obtained from the surface. Success rates of > 40% were achieved for 14 of the 16 evaluated soil classes when applying the satellite image data. When the 10 soil classes containing the largest number of minimum cartographic areas were used, the hit rate increased to > 50%, for seven soil classes with a global hit rate of 52%. When the soil classes were grouped based on their parent materials, the hit rate increased to 70%. Thus, we concluded that the spectral method for soil classification was efficient.

Um grande número de amostras de solos seria necessário para delimitar com precisão os limites das unidades de solos. Assim, técnicas que possam auxiliar em levantamentos pedológicos como o sensoriamento remoto tem provado ser de grande valia. O objetivo foi avaliar a possibilidade de diferenciar solos por meio de dados espectrais em laboratório e orbitais. Para o trabalho foi escolhida uma área de 473 ha com solo exposto, proveniente de dois materiais de origem distintos, o arenito com cimento argiloso e o basalto. Foi estabelecida uma grade (100 m x 100 m) em toda a área de estudo, totalizando 473 pontos de amostragem, todos georreferenciados. Para cada ponto da grade, foram coletadas amostras de solo nas profundidades 0-20 cm (superfície, A) e 80-100 cm (subsuperfície, B). A partir dos resultados das análises químicas e físicas e descrição de perfis, gerou-se o mapa de solos, e posteriormente, cada unidade desse mapeamento foi diferenciada por textura. As reflectâncias de laboratório foram obtidas com o espectroradiômetro IRIS, na faixa de 450 a 2500 nm. As reflectâncias orbitais foram obtidas após o processamento de uma imagem TM-Landsat-5, para os pontos de amostragem. Equações discriminantes foram geradas partindo-se dos dados espectrais por tratamento estatístico, que selecionou entre as setenta variáveis espectrais em laboratório, cinquenta e seis, sendo selecionadas para o modelo espectral orbital as seis bandas reflectivas do sensor TM. As equações geradas foram testadas, obtendo-se matrizes de confusão, onde ocorreu um acerto de 81% para os dados espectrais em laboratório e 40% de concordância para os dados orbitais.

A huge amount of soil samples would be necessary to determine with precision the limits of soil units. Techniques that would help on soil surveys such as the remote sensing ones have been proved to be of great value. The objective of this work was to evaluate the possibility of differentiating soils using spectral data from laboratory and satellite sensors. A study area with soils originated from two different parent materials, sandstone with loamy cement and basalt, was selected. A grid (100 m x 100 m) was used, totalizing 473 sampling points in the depths 0-20 cm (superficial, A) and 80-100 cm (subsuperficial, B). A soil map of the area with 28 mapping units was generated. The laboratory spectra (450 to 2500 nm) were obtained with an IRIS spectroradiometer. The orbital reflectance was obtained by image processing and overlaying of the TM-Landsat-5 bands in the sampling points. Discriminant equations were generated by statistical treatment with the SAS software. From the seventy initial variables from laboratory data, fifty six were selected to generate the models of the equations; for orbital data, six of the seven TM bands were selected. The equations were tested and the confusion matrix were obtained. Discriminant equations from laboratory data presented 81% success and the equations with orbital data 40%, however, for the satellite data it was verified a good efficiency for separating soils from different parent materials.

Analises de solos tradicionais consomem tempo com alto custo e riscos ambientais. Dessa forma, o uso de novas tecnologias como o sensoriamento remoto tem sido estimulado. O objetivo do trabalho foi quantificar atributos dos solos por um método não destrutivo e não poluente utilizando sensor de laboratório e orbital. A área de estudo localiza-se na região de Barra Bonita, Brasil, com 473 ha com solo exposto. Foi estabelecida uma malha de amostragem (100 m × 100 m) com 474 pontos de amostragem e um total de 948 amostras de solos. Os pontos de amostragem foram georreferenciados, e amostras de solos coletadas e enviadas para análises. Os dados de Reflectância foram obtidos para cada amostra de solo com o sensor em laboratório (450 a 2500 nm). Nos mesmos locais de amostragem de solos, foram obtidos dados de reflectância de imagens orbitais TM-Landsat-5. Equações lineares de regressão múltiplas foram desenvolvidas com 50% das amostras. Dois modelos foram desenvolvidos: o primeiro com dados de espectroradiometria de laboratório e o segundo para os dados orbitais da imagem TM Landsat-5. O restante das amostras, 50% foram utilizadas para validar o modelo. O teste comparou os valores dos atributos quantificados pelos modelos espectrais e os determinados em laboratório (método convencional). Os maiores coeficientes de determinação para os resultados de laboratório foram para argila (R² = 0,86) e areia (R² = 0,82) e para os dados orbitais (R² 0,61 e 0,63, respectivamente). Também foi possível com o presente método estimar CTC (R² = 0,64) para o sensor de laboratório, podendo otimizar tempo, custos e poluições ambientais associadas com as análises de solos tradicionais.

Traditional soil analyses are time-consuming with high cost and environmental risks, thus the use of new technologies such as remote sensing have to be estimulated. The purpose of this work was to quantify soil attributes by laboratory and orbital sensors as a non-destructive and a non-pollutant method. The study area was in the region of Barra Bonita, state of São Paulo, Brazil, in a 473 ha bare soil area. A sampling grid was established (100 × 100 m), with a total of 474 locations and a total of 948 soil samples. Each location was georeferenced and soil samples were collected for analysis. Reflectance data for each soil sample was measured with a laboratory sensor (450 to 2,500 nm). For the same locations, reflectance data was obtained from a TM-Landsat-5 image. Multiple linear regression equations were developed for 50% of the samples. Two models were developed: one for spectroradiometric laboratory data and the second for TM-Landsat-5 orbital data. The remaining 50% of the samples were used to validate the models. The test compared the attribute content quantified by the spectral models and that determined in the laboratory (conventional methods). The highest coefficients of determination for the laboratory data were for clay content (R² = 0.86) and sand (R² = 0.82) and for the orbital data (R² = 0.61 and 0.63, respectively). By using the present methodology, it was possible to estimate CEC (R² = 0.64) by the laboratory sensor. Laboratory and orbital sensors can optimize time, costs and environment pollutants when associated with traditional soil analysis.

O meio científico carece de métodos que efetivem a utilização da espectroradiometria em mapeamentos de solos. O objetivo deste trabalho foi comparar o uso do sensoriamento remoto espectral com o método convencional, na obtenção de mapas de solos. Utilizando o mapa planialtimétrico como base, trinta pontos de amostragem foram demarcados na área de estudo. As amostras foram coletadas a 0-20, 40-60 e 80-100 cm de profundidade em cada ponto, todos georreferenciados, totalizando noventa amostras nas quais foram feitas as análises químicas, físicas e radiométricas. Os dados radiométricos foram obtidos em laboratório usando o espectrorradiômetro IRIS, na faixa de 400-2.500 nm. Pela análise e interpretação dos dados espectrais juntamente com as curvas de nível, obteve-se um mapa espectral detalhado de solos. Na mesma área foi obtido um mapa de solos detalhado pelo método convencional. Foram identificadas quatro classes de solos em ambos os mapas, com boa correlação, demonstrando que os dados espectrais podem ser utilizados como instrumento no mapeamento de solos. A utilização conjunta dos dados de sensoriamento remoto espectral, curvas de nível e trabalho de campo permite a obtenção do mapa detalhado de solos.

The objective of this work was to compare the use of the spectral remote sensing for producing soil maps to the conventional method. Using a planialtimetric base map, thirty sampling points were demarcated in the studied area. The samples were collected at 0-20, 40-60 and 80-100 cm depth in each point, all georreferenced, with the total of ninety samples in which the chemical, physical and radiometric analyses were performed. The radiometric data were obtained in laboratory using the spectroradiometer IRIS, in the range of 400-2,500 nm. Using the analyses and interpretation of both the spectral and the planialtimetric data, a detailed spectral soil map was obtained. For the same area, a conventional detailed map was also obtained. Four soil classes were identified in both maps. The produced maps presented good correlation, demonstrating that spectral data can be used as tool in soil survey. The use of spectral remote sensing, planialtimetric data and field work allows the obtention of a detailed soil map.

O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para discriminação das classes de solos a partir de suas respostas espectrais, utilizando-se um sensor em laboratório. Os dados espectrais foram utilizados no desenvolvimento de modelos estatísticos para discriminar as classes de solos de uma área no sudoeste do Estado de São Paulo. Equações discriminantes foram desenvolvidas para as 18 classes. A resposta espectral foi obtida em amostras da porção superficial e da porção subsuperficial dos solos da área de estudo, num total de 370 amostras. As amostras foram coletadas em 185 ha, com uma tradagem por ha. Os resultados demonstraram que as classes de solos podem ser individualizadas e distinguidas pela análise discriminante. A análise registrou índices de acerto acima de 80% de determinação da classe de solo avaliada. O acerto global foi de 90,71% quando se utilizaram todas as classes para a geração dos modelos, e 93,44% quando se utilizaram as dez classes com maior número de indivíduos. O teste estatístico simulado mostrou-se eficiente na análise discriminante, com taxa média de acerto acima de 91%, com erro global de 8,8%. A análise demonstrou redução na qualidade do modelo quando aplicado para um subconjunto de 20% das amostras, com erro global de 33,9%. O método auxilia na discriminação de classes de solos pela sua reflectância, devido às interações físicas com a energia eletromagnética.

The objective of this study was to develop and test a discrimination method for soil classes by their spectral response (SR), using a laboratory sensor. Spectral data were used to develop statistical model for discriminating soil classes in an area at the southwest of São Paulo State, Brazil. Discriminant equations were developed for 18 soil classes. The spectral data were obtained in superficial and subsuperficial soil samples in the study area, with a total of 370 samples. The samples were collected in 185 ha, with one borehole per ha. The results showed that soil classes can be separated and delimitated by discriminant analysis. The analysis presented a classification index higher than 80% for each soil class. The global classification index was 90.71%, when all soil classes were used to develop the model, and 93.44% when most individuals classes were used. The simulated statistical test was efficient in the discriminant analysis, presenting a classification index higher than 91%, with a global error of 8.8%. The analysis demonstrated a reduction of the model quality when applied for 20% sub-group of the samples with global error of 33.9%. The method helped in the soil classes discrimination by their spectral reflectance, based on their physical interaction with electromagnetic energy.

Este trabalho objetivou avaliar a cronologia e o impacto ambiental do uso da terra na Microbacia Hidrográfica do Ceveiro (MHC), nos anos de 1962, 1965, 1978 e 1995. Utilizou-se a fotointerpretação e geoprocessamento, o que permitiu uma rápida e eficiente integração entre os dados levantados. Os solos da área são basicamente Litossolos e Podzólicos Vermelho-Amarelos. A cultura anual, que em 1965 chegou a ocupar 42% da área da microbacia, em 1995 ocupava 0,15%. Nesse mesmo período, o plantio da cana-de-açúcar passou de 16% para 66%, sendo esta cultura a principal causa da diminuição das culturas anuais na microbacia. O maior aumento do plantio da cana-de-açúcar ocorreu de 1978 a 1995, caracterizando, assim, a influência dos incentivos governamentais para o seu cultivo. As pastagens e os reflorestamentos também contribuíram para a expansão do plantio da cana-de-açúcar, com uma diminuição em área de 48% das pastagens e 42% do reflorestamento. As áreas de mata nativa e urbana apresentaram um aumento de 1962 a 1995. O impacto ambiental na MHC tem como indicador a represa da Vila de Artemis, que, de 1978 a 1995, diminuiu sua área em 50%, em decorrência do assoreamento.

The objective of this work was to evaluate the chronology and environmental impact of the land use on Ceveiro Microbasin, in Piracicaba, São Paulo State, during the years of 1962, 1965, 1978 and 1995. Photointerpretation and geoprocessing were used, allowing a fast and efficient integration of the data. The soils of the area are basically Entisols and Ultisols. Annual crops that in 1965 occupied 42% of the Microbasin area, in 1995 occupied 0,15%. In that same period, sugarcane passed from 16% to 66%, causing the decrease of the annual crops. The largest growth of sugarcane crop occurred from 1978 to 1995, characterizing the influence of the government incentives for its cultivation. Pastures and reforestations also contributed to the expansion of sugarcane, with a decrease in area of 48% for pastures and 42% for reforestation. Native forest and urban areas presented an increase from 1962 to 1995. The environmental impact in the Ceveiro Microbasin is indicated by Vila de Artemis dam, that from 1978 to 1995 decreased its area in 50% due to silting.