Resumen de Near-Infrared Spectroscopy: Assessment of Soil Organic Carbon Stock in a Colombian Oxisol
Felipe Fernández Martínez, Jesús Hernán Camacho Tamayo, Yolanda Rubiano Sanabria
- español
El carbono orgánico del suelo (COS) es una propiedad conocida por su influencia en las propiedades físicas, químicas y biológicas de los suelos, que son fundamentales para evaluar su calidad. El monitoreo del stock de COS (SCOS) es una labor clave en los estudios de mitigación del cambio climático. Sin embargo, los recursos necesarios para obtener la información requerida en estos estudios suelen ser elevados. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo para estimar el SCOS de un oxisol colombiano utilizando espectroscopía de reflectancia difusa de infrarrojo cercano (NIR). En un esquema de muestreo de 70 puntos distribuidos en 248 ha, se recolectaron 313 muestras de suelo en cinco intervalos de profundidad definidos de 10 cm cada uno, de 0 a 50 cm. El COS se determinó mediante un analizador elemental, y la densidad aparente (DA) mediante cilindros de muestreo. Se utilizó un espectrómetro NIRFlex para adquirir firmas espectrales en el rango NIR de las muestras de suelo procesadas, y, junto con datos medidos en laboratorio, se realizó un análisis estadístico usando regresión de mínimos cuadrados parciales (RMCP) para calibrar los modelos espectrales. Con base en la desviación de predicción residual (DRP), raíz del error cuadrático medio (RECM) y el coeficiente de determinación (R²) de los grupos de validación, se logró un modelo de alta representatividad para la estimación de SCOS (R² = 0,93; RECM = 2,12 tC ha⁻¹; DRP = 3,69), lo cual también se corroboró con superficies de interpolación geoestadística y splines de profundidad. Esta investigación mostró que la espectroscopia de reflectancia difusa NIR es una técnica viable para la estimación de SOCS en el área de estudio.
- English
Soil organic carbon (SOC) is a property known for its influence on the physical, chemical, and biological characteristics of soils, which are essential when assessing their quality. SOC stock (SOCS) monitoring is a key task in climate change mitigation studies. However, the resources necessary to obtain the information required by these studies tend to be high. The objective of this study was to develop a model for estimating the SOCS of a Colombian oxisol using near-infrared (NIR) diffuse reflectance spectroscopy. In a sampling scheme of 70 points distributed over 248 ha, 313 soil samples were collected in five defined depth intervals of 10 cm each, from 0 to 50 cm. SOC was determined through an elemental analyzer, and bulk density (BD) by means of sampling cylinders. A NIRFlex spectrometer was used to acquire spectral signatures in the NIR range from the processed soil samples, and, together with the data measured in the laboratory, a statistical analysis was performed using partial least squares regression (PLSR) in order to calibrate the spectral models. Based on the residual prediction deviation (RPD), the root mean square error (RMSE), and the coefficient of determination (R²) of the validation groups, a highly representative model was achieved for the estimation of SOCS (R²= 0,93; RMSE = 2,12 tC ha⁻¹; RPD = 3,69), which was also corroborated with geostatistical interpolation surfaces and depth splines. This research showed NIR diffuse reflectance spectroscopy to be a viable technique for SOCS estimation in the study area.
