Resumen de Diffuse reflectance spectroscopy for estimation of soil organic matter and texture in burned and abandoned cropland areas
La protección y conservación de los suelos es vital para el logro de las metas formuladas en la Agenda para el desarrollo Sostenible de Naciones Unidas 2030 (Nations, 2015). Los objetivos más importantes incluyen el de procurar lograr un mundo con efecto neutro en la degradación del suelo y conseguir la seguridad alimentaria.
La evaluación del estado actual del suelo y apreciación de los efectos de las actividades de gestión son imposibles de realizar sin un regular monitoreo, especialmente en áreas con perturbaciones naturales y antropogénicas, tales como la regiones del Mediterráneo en Europa y Amazonía en América del Sur.
En este contexto, el objetivo principal de la presente investigación consiste en establecer una metodología operativa en base de las opciones existentes más idóneas para la estimación del contenido de materia orgánica (CMO) y textura de suelos y aplicarla en diferentes áreas que experimentan cambios en la cobertura y el uso de suelo que incluyen (i) áreas afectados por los incendios forestales, (ii) áreas de agricultura bajo sistema de cultivo de roza-y-quema, y (iii) campos agrícolas abandonados.
En la primera fase de investigación se compararon montajes experimentales de laboratorio de detección próxima utilizados en la espectroscopia de suelos que incluyen diferentes accesorios: la esfera integradora, lampa de iluminación halógena ASD y la sonda de contacto óptica. Aunque se obtuvieron resultados similares con los tres diseños experimentales utilizados, los modelos estadísticos basados en los espectros medidos por la configuración experimental que incluía una lámpara halógena como fuente de iluminación, han demostrado la mejor capacidad de predicción con el coeficiente de determinación ~10% más alto que modelos basados en los datos generados por las otras dos configuraciones. La utilidad de esta configuración y el procedimiento de mediciones espectrales establecido para obtención de los espectros estables de suelos fueron posteriormente comprobada en las mediciones espectrales de las muestras de suelos en áreas de cultivos bajo sistema de roza-y-quema en la región costera del Ecuador, donde los residuos de biomasa son quemados al final de cada ciclo de producción.
La siguiente fase de investigación consistió en utilizar los espectros de suelos de las diferentes áreas de estudio (áreas de incendios forestales en España y Brasil, áreas de quemas agrícolas en Ecuador, y área con campos de cultivo abandonados en el noroeste de España) para calibración de modelos predictivos de materia orgánica y textura utilizando varios métodos estadísticos multivariantes: (i) regresión parcial por mínimos cuadrados usando todas las bandas de reflectancia disponibles como predictores (PLSR-full), (ii) regresión parcial por mínimos cuadrados usando como predictores las bandas seleccionadas con la prueba de incertidumbre de Martens (PLSR-MUT) y (iii) regresión de las componentes correlacionadas y el algoritmo iterativo para la selección de los predictores (CCR-SD).
El método CCR-SD por primera vez aplicado en la espectroscopia de suelos en esta investigación mostró los mejores resultados generando los modelos de mejor ajuste utilizando limitado número de predictores; en la estimación simultánea de CMO, arcilla, limo y arena estos modelos obtuvieron coeficientes de determinación R2 en el rango de 0.80–0.86 y 0.70–0.87 en las etapas de calibración y validación, respectivamente.
Finalmente, los espectros de alta resolución generados durante las mediciones espectrales de suelos en el laboratorio fueron re-muestreados para explorar la posibilidad de estimación del CMO y textura de suelos a partir de las imágenes de los tres satélites de última generación (Landsat-8, Sentinel-2, and EnMAP). Los resultados son altamente prometedores para todos los satélites, mostrando los modelos para CMO basados en las bandas de EnMap la precisión más alta (R2~0.90).
