SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.44 issue2Grazing intensity and nitrogen fertilization on the height variation of ryegrass (Lolium multiflorumLam.) in integrated crop-livestock systems.Production costs of teak (Tectona grandis) and melina (Gmelina arborea) in silvopastoral systems in the northern region of Costa Rica author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Agronomía Costarricense

Print version ISSN 0377-9424

Agron. Costarricense vol.44 n.2 San Pedro de Montes de Oca Jul./Dec. 2020

http://dx.doi.org/10.15517/rac.v44i2.43108 

Nota técnica

Desarrollo de métodos de análisis de espectroscopia y algoritmos de aprendizaje automático para la evaluación de algunas propiedades del suelo en Costa Rica

Development of spectroscopic methods and machine learning algorithms for evaluation of some soil properties in Costa Rica

Johan Perret1 
http://orcid.org/0000-0002-3882-115X

José Eduardo Villalobos-Leandro2 
http://orcid.org/0000-0002-9846-1723

Karim Abdalla-Bolaños3 
http://orcid.org/0000-0003-1939-9536

Carol Lucía Fuentes-Fallas4 
http://orcid.org/0000-0002-3175-1523

Katherine Michelle Cuarezma-Espinoza5 
http://orcid.org/0000-0002-4897-7254

Esteban Nicolás Macas-Amaya6 
http://orcid.org/0000-0001-7576-0272

María Teresa López-Maietta7 
http://orcid.org/0000-0002-9026-3570

Darren Drewry8 
http://orcid.org/0000-0003-2593-7599

1Universidad EARTH, Centro de Agricultura de Precisión, Costa Rica. 0000-0002-3882-115X.*Autor para correspondencia. Correo electrónico: jperret@earth.ac.cr

2Universidad EARTH, Centro de Agricultura de Precisión, Costa Rica. 0000-0002-9846-1723.

3Universidad EARTH, Centro de Agricultura de Precisión, Costa Rica. 0000-0003-1939-9536.

4Universidad EARTH, Centro de Agricultura de Precisión, Costa Rica. 0000-0002-3175-1523.

5Universidad EARTH, Centro de Agricultura de Precisión, Costa Rica. 0000-0002-4897-7254.

6Universidad EARTH, Centro de Agricultura de Precisión, Costa Rica. 0000-0001-7576-0272.

7Universidad EARTH, Laboratorio de Suelos y Aguas, Costa Rica. 0000-0002-9026-3570.

8Ohio State University, Department of Food, Agricultural and Biological Engineering, USA 0000-0003-2593-7599.

RESUMEN

Introducción.

Los métodos convencionales de laboratorio para analizar el contenido de nutrientes del suelo, generalmente requieren mucho tiempo y son costosos. En contraparte, la espectroradioscopia visible e infrarroja ofrece una técnica rápida para caracterizar el suelo en laboratorio. Las firmas espectrales codifican información sobre las características inherentes del suelo, como la composición mineral, el contenido de nutrientes, los compuestos orgánicos y el agua.

Objetivo.

El objetivo principal de este proyecto fue construir bibliotecas espectrales para los suelos tropicales de Costa Rica y determinar las bandas hiperespectrales óptimas en el rango espectral visible infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta para caracterizar propiedades de suelo.

Materiales y métodos.

Las mediciones hiperespectrales se llevaron a cabo con un espectroradiómetro ASD FieldSpec 4 para generar las firmas de reflectancia espectral de más de 1300 muestras de suelo de Costa Rica, pre-procesadas en el Laboratorio de Suelo de la Universidad EARTH. Se determinó el contenido de nutrientes de cada muestra de suelo, mediante plasma acoplado inductivamente. Además, se evaluaron el pH, la acidez extraíble, la saturación de bases, la saturación de acidez, la capacidad efectiva de intercambio catiónico, el carbono, la materia orgánica y la textura del suelo. Se desarrollaron modelos de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) en MATLAB para predecir esas propiedades de suelo a partir de firmas hiperespectrales.

Resultados.

Este enfoque espectroradioscópico, combinado con modelos de aprendizaje automático, permitió identificar bandas de ondas óptimas específicas en zonas espectrales en las que se puede predecir cada nutriente. Se logró una estimación precisa del contenido de diferentes componentes (Ca, Mg, Fe, C, N y CICE) con un R2 superior a 0,8 y un error cuadrático medio (RMSE) inferior a 10%.

Conclusión.

Los análisis espectroscópicos combinados con el método Mínimo Cuadrático Parcial (PLS), pueden proporcionar una herramienta muy útil para la agricultura de precisión en los suelos tropicales de Costa Rica.

Palabras clave: Espectroradiometría; firmas hiperespectrales; aprendizaje automático; modelado PLSR; agricultura de precisión

ABSTRACT

Introduction.

Conventional laboratory methods to analyze soil nutrients are usually time-consuming and costly. On the other hand, the visible and infrared spectroscopy offers a rapid technique to characterize soils. The spectral signatures encode information about the inherent composition of the soil, which comprises mineral composition, nutrient content, organic compounds and water.

Objective.

The main objective of this study was to build spectral libraries for the tropical soils of Costa Rica and to determine the optimal hyperspectral wave bands in the visible and near infrared and shortwave infrared to characterize soil properties in laboratory.

Materials and methods.

The hyperspectral measurements were carried out with an ASD FieldSpec 4 spectroradiometer to generate spectral reflectance signatures of more than 1300 soil samples from Costa Rica preprocessed at EARTH University’s soil laboratory. The nutrient content of each soil sample was determined by inductively coupled plasma. In addition, pH, exchangeable acidity, base saturation, acid saturation, effective cation exchange capacity, soil carbon, organic matter and soil texture were evaluated. Algorithms in MATLAB were developed to compile a hyperspectral data base and used a partial least squares regression (PLSR) methods to generate predictive models for these soil properties from hyperspectral signatures.

Results.

This spectroscopic approach combined with machine learning models allowed the identification of specific optimal wavebands in the spectral areas in which each nutrient can be predicted. An accurate estimation of the concentration of different components (Ca, Mg, Fe, C, N and CECe) was achieved with an R2 greater than 0,8 and a mean square error (RMSE) lower than 10%.

Conclusion.

These spectroscopic technics combined with the PLS regression, can provide a very useful tool for precision agriculture in tropical soils of Costa Rica.

Keywords: Spectroradiometry; hyperspectral signatures; machine Learning; PLSR modeling; precision agriculture

INTRODUCCIÓN

La evaluación de la calidad del suelo, junto con su fertilidad, es sumamente importante para tomardecisiones que permitanoptimizar la producción de alimentos y así contribuir a la capacidad de adaptación al cambio climático. Los métodos de laboratorio convencionales permiten caracterizar la física, química y biología de los suelos. Sin embargo, la exploración en uso de métodos novedosos permite, eventualmente, contar con métodos más rápidos, precisos y accesibles económicamente para evaluar la calidad del suelo. Actualmente se utilizan muestras de suelo y métodos de laboratorio convencionales como la Espectroscopia de Absorción Atómica o Espectroscopia de emisión por plasma de acoplamiento inductivo y colometríapara cuantificar el contenido de nutrientes en suelo. Esos métodos convencionales involucran una serie de pasos e insumos necesarios para poder obtener resultados.

Sin embargo, la espetroradioscopia visible e infrarroja ofrece una técnica con menos pasos e insumos, por lo cual tiene potencial para ser menos costosa y más rápida en comparación con los métodos de análisis convencionales. Con frecuenciaesos métodos convencionales requieren preparación de muestras que son propensas a la contaminación y errores durante el muestreo, la manipulación, la extracción, etc.,aspectos que instan a la aplicación de métodos más rápidos y accesibles para evaluar la calidad del suelo.

La espectroradioscopia visible e infrarroja (Vis-NIR-SWIR) ha surgido como opción para caracterizar eficazmente varias propiedades del suelo como carbono orgánico, pH, textura, capacidad de intercambio catiónico, contenido de CaCO3, entre otros (Angelopoulouet al. 2020, Curcioet al. 2013, Demattêet al. 2016, Liu et al. 2016, Miloš y Bensa 2017, Silva et al. 2019, Steinberg et al. 2016,Viscarra Rossel et al. 2016).

Las características de absorción en el espectro visible están dominadas por las excitaciones electrónicas moleculares y las de la gama, NIR contienen una combinación de vibraciones moleculares de armónicos (Adeline et al. 2017). Sin embargo, caracterizar el efecto de cada una de las propiedades del suelo en los espectros de Vis-NIR, es una tarea difícil debido a la naturaleza compleja de la matriz del suelo con múltiples superposiciones de características espectrales y colinealidades espectrales fuertes entre las propiedades del suelo (Adeline et al. 2017). Las firmas espectrales codifican información sobre la composición inherente del suelo, que comprende la composición mineral, el contenido de nutrientes, los compuestos orgánicos y el agua.

El objetivo principal de este proyecto fueconstruir bibliotecas espectrales para los suelos tropicales de Costa Rica, y determinar las bandas hiperespectrales óptimas en el rango espectral visible (400nm - 700nm), infrarrojo cercano (NIR, 701-1000 nm) e infrarrojo de onda corta (SWIR, 1001-2500 nm)para desarrollar modelos predictivos de propiedades de suelo mediante firmas hiperespectrales.

Rinnanet al. (2009) y Hadouxet al. (2014) dan una buena reseña de diversos métodos matemáticos para predecir las propiedades del suelo a partir de los espectros Vis-NIR del suelo, como la regresión lineal múltiple por pasos (Shibusawaet al. 2001), la regresión por componentes principales (Chang et al. 2001), el análisis de regresión múltiple (Ben-Dor y Banin 1995), lossplines de regresión adaptativa multivariable (Shepherd y Walsh 2002) y la regresión por support vector machine (Stevens et al. 2010). El método de regresión de mínimos cuadrados parciales (PartialLeast Square Regresión - PLSR) es la técnica estadística multivariada más común para la calibración espectral y la predicción de las propiedades del suelo (Viscarra Rossel et al. 2006). En este análisisse evaluó la capacidad de modelos PLSR para la predicción de 29 propiedades del suelo de muestras pre-procesadas en laboratorio a partir de firmas hiperespectrales Vis-NIR-SWIR generadas por un espectróradiometro (ASD).

MATERIALES Y MÉTODOS

Ubicación y preparación de las muestras de suelo

Un total de 1375 muestras de suelo recolectadas en Costa Rica, principalmente en las provincias de Limón y Guanacaste, fueron analizadas en este estudio. Las muestras de suelo fueron secadas al horno por 48h a 60oC, molidas yhomogeneizadas con un molino tipo DynaCrush y tamizadas a un tamaño de partícula de 2mm.Del material se seleccionó una submuestra de 50g de cada suelo, para conservarlas en la colección del Laboratorio de Suelo y Aguas de la Universidad EARTH para futuras verificaciones e investigaciones.

Análisis de laboratorio del suelo

El contenido de nutrientes de cada muestra de suelo se evaluó en el laboratorio de Suelo y Aguas de la Universidad EARTH con el método de extracción MehlichIIl. Se analizaron los macronutrientes primarios y secundarios (P, K, S, Ca y Mg), los micronutrientes (Zn, Cu, Fe, Mn, B) y otros elementos (Si, Na), mediante un plasma de acoplamiento inductivo (ICP), junto con espectrofotómetro de emisión óptico (OES), marcaPerkinElmer Optima 800. El carbono y el nitrógeno se estudiaroncon un analizador CNS marca LecoCNTrumac. Además, se evaluó el pH, la acidez extractable, la saturación de bases, la saturación de acidez, la textura, la densidad aparente, la capacidad de intercambio catiónico efectiva (CICe) y la materia orgánica del suelo.

Recolección de firmas hiperespectrales

Para generar las firmas hiperespectrales, se utilizó un espectroradiómetroFieldSpec 4 Estándar-Res ASD (AnalyticalSpectralDevices Inc., Boulder, CO, EE. UU.). Ese equipo tiene un rango espectral de 350-2500 nmcon resoluciones espectrales de 3 y 10 nm en los rangos de 350-1000 nm y 1000-2500 nm, respectivamente, y un intervalo de muestreo espectral de 1 nm. Antes de generar las firmas, se precalentó el instrumento por media hora. Durante la adquisición de las firmas, se recalibróel equipo cada 30 min con un panel Spectralon® de 12 × 12 cm2 (Labsphere, North Sutton, EE. UU.) para evitar desviación de los sensores Vis-NIR-SWIR. Se colocó una lámpara de filamento de tungsteno del ciclo de halógeno-halógeno del 70W (12V dc regulado) (~ 3100 ° K de temperatura de color), en una caja de madera de 33 x 35,5 x 50 cm, para garantizar una fuente de luz constante y estandarizada que evitaracontaminación por otras fuentes de luz. El interior de la caja fue pintada de color negro para minimizar el efecto de reflexión de las paredes. La fibra óptica fue instalada con un ángulo de 55º y una distancia de 2 cm con respecto a la superficie de la muestra. Eso permitió tener uncampo visual de 16mm sobre la superficie de la muestra de suelo. Se estandarizó también la altura y profundidad de suelo de las muestra (10,2 mm) para evitar cualquier efecto del contenedor del suelo. Para reducir el efecto de la orientación de la muestra, se repitió la lectura hiperespectral en 4 orientaciones diferentes (0o, 90º, 180º y 270º). Se guardó el promedio de esas 4 firmas para las 1375 muestras de suelo en la librería espectral,por lo que se generaroní5500 firmas hiperespectralesen total (1375 muestras, con4 orientaciones cada una).

Compilación de la librería hiperespectral

Los reportes de laboratorio para las propiedades de suelo (249 en total)se encontraban en diferentes formatos Excel,según el tipo de análisis. En otro orden, las 5500 firmas hiperespectrales generadas por el equipo FieldSpec 4,y a través del programa RS3, fueron guardadas en el formato binario (archivo “*.asd”),propietario de la compañía ASD. Se escribió un programa en MATLAB para extraer los resultados de los análisis de suelo de los archivos Excel yla depuración de los datos erróneos (problema de sintaxis, formato o a fuera de rangos) yluego se procedió a guardar cada resultado de forma sistemática en una base de datos. El programa también favoreció el cálculo de diferentes propiedades de suelo comocapacidad de intercambio catiónico efectivo (CICe), saturación de bases (SB), saturación de acidez (SA), relaciones catiónicas (Ca/Mg, Ca/K, Mg/K, (Ca+Mg)/K) y relación de absorción de sodio (RAS). Cada muestra tuvo un código único, el cual permitió integrar las firmas hiperespectralesal asociar el promedio de las 4 firmas sacadas a 90º de orientación por cada muestra y al seguir este código único. El programa de MATLABtambién permitió eliminar errores provenientes del cambio de sensores en el equipo FieldSpec 4 en las longitudes de onda de 1000 y 1800 nm (Figura 1).

Figura 1.  Efecto del algoritmo de LOWESS para eliminar errores provenientes del cambio de sensor en el equipo FieldSpec 4 a la longitud de onda de 1800 nm. 

En estas longitudes de onda, las firmas presentan un cambio abrupto que fue suavizado con algoritmo de regresión local (también conocido por sus siglas en inglés, LOWESS - LocallyWeightedScatterplotSmoothing). Adicionalmente, el código de MATLAB logra eliminar las reflectancias de los primeros 50nm (o sea de 350 a 400nm), debido a que la firmas contienen mucho ruido para estas longitudes de onda. Finalmente, el programa compila la librería hiperespectral en formato MATLAB (archivo “*.MAT”) y Excel (Archivo “*.xlsx”) para el análisis PLSR.

Análisis PLSR y desarrollo de Modelos Predictivos

PLSR es una técnica de modelado popular utilizada en quimiometría y se utiliza comúnmente para análisis espectral cuantitativo; contribuye a la formulación de modelos predictivos cuando hay diversidad de variables predictoras que son altamente colineales. La técnica está estrechamente relacionada conregresión de componentes principales (PCR). El método PLSR se basa en los mínimos cuadrados parciales (PLS), yaque permite reducir el espacio dimensional al maximizar la covarianza entre las puntuaciones de los espectros y cada propiedad del suelo. Este método realiza proyecciones rotativas iterativas para estimar matrices de variables latentes y puntuaciones asociadas tanto al espectro como a la variable de respuesta (propiedad de suelo).La regresión de mínimos cuadrados parciales es la asociación de una reducción de PLS con una regresión lineal multivariada clásica, que explica la correlación entre los espectros Vis-NIR y la propiedad del suelo. Los modelos predictivos tienen la forma de:

S = C 400 R 400 + C 401 R 401 + ...+ C i R i + m

Donde:

S = a la estimación de la propiedad de suelo.

C = al coeficiente de regresión PLSR para cada longitud de onda.

R= a la reflectancia generada por el espectroradiómetro (de 400 a 2500 nm).

m = alaintersección.

Antes del análisis estadístico, los espectros de reflectancia (R) se centraron en el promedio más/menos 2 desviaciones estándares para eliminar firmas atípicas (Figura 2). Luego, para cada propiedad del suelo, la base de datos de cada configuración espectral se dividió en un conjunto de calibración de 80% de las muestras y un conjunto de validación de 20% de las muestras,para predecir propiedades de suelo, con un juego de datos independientes a la calibración del modelo. Los algoritmos de PLSR fueron desarrollados en MATLAB.

Figura 2 Eliminación de las firmas hiperespectrales atípicas. a) Firmas antes y b) después de aplicar el filtro.  

Las líneaspunteadas representan el promedio de las firmas y las discontinuadas representan más o menos 2 desviaciones estándares del promedio.

Capacidad de predictiva de los modelos PLSR

Se evaluó el coeficiente de determinación (R2), así como el error cuadrático medio de predicción (RMSE) del inglés Root Mean Square Error, la predicción de la suma de cuadrados de los residuales (PRESS) del inglésPredictedREsidual Sum ofSquares, y el Criterio de información de Akaike (AIC),el Criterio de Wold R, el Criterio de Información de Akaike Normalizado y finalmente el Criterio de Información Bayesiana (BIC). Estas métricas de calidad de calibración y predicción sirvieron de base para indicar la cantidad óptima de componentes para luego proceder a seleccionar los modelos con mejor desempeño para cada una de las propiedades de suelo.

Evaluación de longitudes de onda significativas

Se desarrolló un algoritmo en MATLAB para graficar la ponderación de los coeficientes PLSR con respecto a la longitud de onda Vis-NIR-SWIR yluego se procedió a identificar los 10 máximos/mínimos locales para señalar las longitudes de ondas más relevantes para predicciones.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Se predijeron 29 propiedades del suelo a partir de un conjunto de datos de 1375 muestras de suelo pre-procesadas en laboratorio recolectadas en Costa Rica; su pH, acidez intercambiable (AE), K, Ca, Mg, P, Fe, Cu, Zn, Mn, Na, Si, B, S, C, N, Materia Orgánica (MO), textura (porcentaje de arena, limo arcilla), densidad aparente (DA), capacidad de intercambio catiónico (CICe), saturación de bases (SB), saturación de acidez (SA), relaciones catiónicas (Ca/Mg, Ca/K, Mg/K, (Ca+Mg)/K) y relación de absorción de sodio (RAS).Estas propiedades fueron seleccionadas por sus diferentes comportamientos espectroscópicos espectrales y predichos porPLSR.

La Figura 3 presenta los resultados de las diferentes métricas (R2, RMSE, PRESS, AIC, Wold’s R, AIC Normalizado y BIC) para la variable Ca como ejemplo. Dichas métricas fueron utilizadas para evaluar la calidad de las predicciones PLSR y determinar la cantidad óptima de componentes en los modelos para cada una de las propiedades de suelo. Los mejores modelos presentaron valores de R2,próximos a 1(uno) tanto con la dinámica de datos de calibración (80%), como con los datos de validación (20%), que llegaron a minimizar los valores de PRESS AIC y BIC. Las líneas verticales punteadas muestran la cantidad óptima de componentes que se emplearon en los modelos de predicción para cada propiedad de suelo.

Figura 3 Resultados de las métricas para evaluar la calidad de las predicciones PLSR y determinar la cantidad óptima de componentes en los modelos para calcio.  

La línea punteada corresponde al número de componentes óptimos para cada modelo.

Se determinó a qué longitud de onda se encontraban los coeficientes PLSR más sobresalientes para la descripción y la predicción de cada propiedad de suelo;posteriormente se eligieron los 10 picos con el valor absoluto más alto. La Figura 4 muestra resultados para pH, Mg, y C. Las flechas indican los picos que tienen mayor peso para describir el parámetro de interés. Es interesante notar que ciertas longitudes de ondas muestran rasgos similares entre losparámetrosque fueron analizados.

Figura 4.  Coeficientes PLSR versus longitud de onda para a) pH del agua, b) Magnesio y c) Carbono.  

Los coeficientes de regresión PLS pueden utilizarse para seleccionar predictores (longitud de onda) más relevantes de acuerdo con la magnitud de sus valores.

Las longitudes de mayor importancia en los modelos PLSR están indicadas por las flechas.

La Tabla 1 presenta las 10 longitudes de onda de mayor relevancia para predecir cada propiedad de suelo. No fue posible reconocer un patrón claro, pero si se superpusieron los 10 picos más significativos para el pH, los macronutrientes y micronutrientes y CICe (Figura 5). Se puede observar que las bandas se agrupan en 4 zonas del espectro del FieldSpec 4. Más precisamente, se puede observar que las bandas en el espectro visible tienen un papel importante en las predicciones PLSR así que 3 zonas de las longitudes de onda corta infrarroja (SWIR de 1001 a 2500 nm).

Tabla 1 Longitudes de onda más importantes para las predicciones PLSR para cada propiedad de suelo. 

Figura 5 Longitudes de onda de mayor importancia para los modelos PLSR. 

a) todos los elementos confundidos, b) para solo pH del agua y Acidez Extractable (AE), c) para fósforo y potasio y d) para magnesio y calcio.

Como en el estudio de Adelineet al.(2017), se puede agrupar las bandas espectrales más sobresalientes para predecir propiedades de suelo en 4 rangos espectrales. La primera zona se ubica de 400 a 750 nm;según Adelineet al.(2017) esta zona responde a la presencia de óxidos de hierro en el suelo. La segunda zona incluye longitudes de onda de 1350 a 1450 nm;según Poppielet al. (2018); ese rango responde a la presencia de minerales arcillosos tipo 2:1 (ej. caolinita) y agua adsorbida en la superficie de las partículas de suelo. La zona 3 de 1850 a 2000 nm estaba correlacionado con propiedades asociadas al contenido de agua (Adelineet al.2017). La cuarta zona incluye bandas espectrales cercanas a 2200 nm y está relacionado con la presencia de CaCO3, minerales de arcilla en el suelo y materia orgánica.

La Figura 6expone losgráficos de dispersión de valor predicho frente al valor observado para algunas propiedades de suelo. La línea punteada negra en diagonal representa el eje de predicción perfecta. La punteada color gris obedece ala de ajuste del mejor modelo PLSR para esta variable. Entre más cerca se encuentren las 2 líneas punteadas, mejor ajuste predictivo. Las 2 continuas exponenuna desviación estándar,aspecto que permite identificar los datos atípicos. El valor de R2 sin paréntesis (esquina izquierda superior de cada gráfico)muestrael coeficiente de determinación para todos los datos disponibles para esa propiedad de suelo (“n”es la cantidad de muestras usadas para desarrollar el modelo PLSR), y el número entre paréntesis es el coeficiente de determinación para las predicciones con los datos apartados para la validación que correspondió al 20% de todos los datos. Por su parte el RMSE mostró el error cuadrático medio de predicción en porcentaje.

Figura 6 Gráficos de dispersión describiendo el ajuste de las predicciones con los resultados de laboratorio. 

pH del agua, b) calcio, c) magnesio, d) fosforo, e) hierro, f) cobre, g) nitrógeno y h) capacidad de intercambio catiónico efectivo para muestras de suelo pre-procesadas tomadas en Costa Rica mediante el modelo PLS

La Tabla 2aporta un resumen de la calidad de los modelos para la mayoría de las propiedades de suelo. El filtro aplicado a las muestras consistió en centrar el promedio a 2 desviaciones estándar, para eliminar firmas irregulares. Algunos elementos y/o propiedades de suelo tenían menos análisis de laboratorio, por lo que se realizó la modelización con menos datos,que corresponden a la segunda columna de la Tabla 2.

Tabla 2.  Estadísticas para la calibración y la validación externa de varios atributos de suelo mediante la aplicación de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR). 

Propiedad de suelo Número de muestras después de aplicar filtro R2 Calibración R2 Validación RMSE [%] Número óptimo de componentes en Modelo PLSR
pH en agua 1023 0,61 0,52 14,57 29
AE [cmol+.kg-1] 965 0,53 0,41 15,86 27
K [cmol+.kg-1] 1010 0,54 0,37 14,85 33
Ca [cmol+.kg-1] 965 0,86 0,81 7,97 25
Mg [cmol+.kg-1] 965 0,81 0,73 9,14 28
P [ppm] 1011 0,64 0,49 11,2 33
Fe [ppm] 1001 0,83 0,76 8,66 31
Cu [ppm] 993 0,78 0,72 10,2 26
Zn [ppm] 1003 0,42 0,32 16,2 20
Na[cmol+.kg-1] 117 0,06 0,06 15,85 2
Mn [ppm] 992 0,65 0,58 14,87 20
Si [ppm] 27 0,56 0,4 12,32 3
B [ppm] 400 0,25 0,17 15,73 13
S [ppm] 416 0,50 0,36 11,1 17
C [%] 376 0,88 0,79 6,99 27
N [%] 376 0,87 0,79 7,00 27
Arena [%] 271 0,48 0,34 18,38 15
Limo [%] 266 0,49 0,34 15,17 17
Arcilla [%] 272 0,48 0,39 17,08 10
DA [g/cm3] 67 0,36 0,21 18,21 6
CICe[cmol+.kg-1] 958 0,88 0,77 7,13 36
SB [%] 969 0,46 0,39 17,55 20
SA [%] 969 0,47 0,38 17,4 19

No se eliminaron datos de calibración para tratar de ajustar los modelos. Se generaron buenos modelos PLSR (R2>0,8, RMSE<10%) para Ca, Mg, Fe, C, N y CICe.

El número óptimo de componentes para el modelo PLSR se escogió basado en R2, esto debido a que es el más, comúnmente, utilizado en literatura, lo que permite realizar comparaciones entre los resultados obtenidos y otras investigaciones. Los resultados para los modelos de parámetros físicos de suelo como el porcentaje de arena, limo y arcilla, y densidad aparenteindicaron una pobre capacidad de predictiva (R2<0,5, RMSE entre15-20%). Los resultados para carbono coincidieron con Reyna et al. (2017). Este análisisfue realizado con un número de 70 muestras, que aunque limitado sereportó que la modelización PLSR es útil para obtener información sobre el contenido de carbono. Kawamuraet al. (2019) obtuvieron por su parte, predicciones para fósforo (R2=0,78) al combinar un análisis PLS con un algoritmo genético con solamente 103 muestras. En el caso de esta investigación, se contócon una base de datos mucho más sólida con más de 1300 muestras.

La manipulación digital de cada propiedad de suelo,se identificó como limitante, ya que el tiempo promedio para evaluar los primeros 40 componentes de los modelos PLSR, con un procesador con 4cores (Intel Core i7-4712HQ) y 16,0 GB de RAM, fue de 17 horas por cada propiedad de suelo.En ese sentido, Adeline et al. (2017) investigaron la posibilidad de reducir la resolución de las bandas hiperespectrales y obtuvieron buenos resultados. Ese proceso es conocido como degradación espectral y se presenta como una opción para llegar a reducir el tiempo de utilizado.

Con los modelos que se generaron, se pudieron predecir las variables de suelo analizado a partir de su firma hiperespectral con certidumbre, como fue en el caso de calcio, magnesio, hierro, carbono, nitrógeno y CICE, que reportaron R2 de validación, superior al 0,8.Se escribió un programa en MATLAB que usa los coeficientes PLSR generados para predecir cada propiedad de suelo con su firma espectral en menos de 5 minutos. Esta técnica facilitó una alternativa para aproximar rápidamente las deficiencias nutricionales que puede tener un suelo degradado a partir de muestras con un pre-procesamiento previo como secado y molido. A futuro, se consideraincorporar técnicas de machine learningpara cuantificar las propiedades de los suelos de Costa Rica y considerar así un mejor ajuste del modelo predictivo.

CONCLUSIONES

Los resultados obtenidos mostraron que la espectroscopía Vis-NIR-SWIR puede predecir de forma relativamente rápida en comparación a las técnicas convencionales de análisis de suelo con extracción en Mehlich III u Olsen y con espectroscopia de absorción atómica o espectroscopia de emisión por plasma de acoplamiento inductivo,una amplia gama de propiedades del suelo, independientemente de las diferentes ubicaciones geográficas en Costa Rica. A partir de los coeficientes PLSR encontrados en este estudio, se ha trabajado en un programa basado en MATLAB que permite predecir el valor de cada propiedad del suelo a partir de su firma hiperespectral. Se logró una estimación precisa del contenido de diferentes componentes (Ca, Mg, Fe, C, N y CICe) con un R2 superior a 0,8 y un error cuadrático medio (RMSE) inferior a 10%.

Se identificó que los análisis espectroscópicos combinados con la regresión PLS pueden proporcionar una herramienta muy útil para la agricultura de precisión en los suelos tropicales de Costa Rica.A futuro, la capacidad predictiva se complementará con técnicas de pre-procesamiento, con el análisis de regresión PLS y otros algoritmos de aprendizaje automático, que permitangenerar las bases para investigaciones en la predicción de las variables analizadas en campo.

AGRADECIMIENTOS

Las personas autoras desean agradecer el Sistema de Banca para el Desarrollo de Costa Rica por el financiamiento de este proyecto y el apoyo continuo al Centro de Agricultura de Precisión de la Universidad EARTH.

LITERATURA CITADA

Adeline, KR; Gomez, C; Gorretta, N; Roger, JM. 2017. Predictive Ability of Soil Properties to Spectral Degradation from Laboratory Vis-NIR Spectroscopy Data.Geoderma288:143-153. [ Links ]

Angelopoulou, T; Balafoutis, A; Zalidis, G; Bochtis, D.2020. From Laboratory to Proximal Sensing Spectroscopy for Soil Organic Carbon Estimation - A Review. Sustainability12(2):443-467. [ Links ]

Ben-Dor, E; Banin, A.1995. Near-infrared analysis (NIRA) as a rapid method to simultaneously evaluate several soil properties. Soil Science Society of American Journal 59:364-372. [ Links ]

Chang, CW; Laird, DA; Mausbach, MJ; Hurburgh, CR. 2001. Near-Infrared Reflectance Spectroscopy-Principal Components Regression Analyses of Soil Properties. Soil Science Society of American Journal 65:480-490. [ Links ]

Curcio, D; Ciraolo, G; D’Asaro, F; Minacapilli, M.2013. Prediction of Soil Texture Distributions Using VNIR-SWIR Reflectance Spectroscopy. Procedia Environmental Sciences 19:494-503. [ Links ]

Demattê, JAM; Morgan, CLS; Chabrillat, S; Rizzo, R; Franceschini, MHD; Terra, FS; Vasques, GM; Wetterlind, J.2016. Spectral Sensing from Ground to Space in Soil Science: State of the Art, Applications, Potential and Perspectives.InThenkabail, PS(ed). Remote Sensing Handbook, vol. 2: Land Resources Monitoring, modeling and mapping with remote sensing. Florida, US, CRC press. p. 661-732. [ Links ]

Hadoux, X; Gorretta, N; Roger, JM; Bendoula, R; Rabatel, G.2014. Comparison of the efficacy of spectral pre-treatments for wheat and weed discrimination in outdoor conditions. Journal of Computers and Electronics in Agriculture 108:242-249. [ Links ]

Kawamura, K; Tsujimoto, Y; Nishigaki, T; Andriamananjara, A; Rabenarivo, M; Asai, H; Rakotoson, T; Razafimbelo, T.2019. Laboratory visible and near-infrared spectroscopy with genetic algorithm-based partial least squares regression for assessing the soil phosphorus content of upland and lowland rice fields in Madagascar. Remote Sensing 11(5):506-524. [ Links ]

Liu, L; Ji, M; Dong, Y; Zhang, R; Buchroithner, M. 2016. Quantitative retrieval of organic soil properties from visible near-infrared shortwave infrared (Vis-NIR-SWIR) spectroscopy using fractal-based feature extraction. 8(12):1-18. [ Links ]

Miloš, B; Bensa, A.2017. Prediction of soil organic carbon using VIS-NIR spectroscopy: Application to Red Mediterranean soils from Croatia. Eurasian Journal of Soil Science 6(4):365-373. [ Links ]

Poppiel, RR; Lacerda, MPC; Junior, MP; Dematte, JAM; Romero, DJ; Júnior, LM; Sato, MV; Cassol, LFM.2018. Surface Spectroscopy of Oxisols, Entisols and Inceptisol and Relationships with Selected Soil Properties. RevistaBrasileira de Ciência do Solo 42:1-26. [ Links ]

Reyna, L; Dube, F; BarreraJ; Zagal, E.2017. Potential model overfitting in predicting soil carbon content by visible and near-infrared spectroscopy. Applied Sciences 7:708-721. [ Links ]

Rinnan, A; Van den Berg, F; Engelsen, SB. 2009. Review of the most common pre-processing techniques for near-infrared spectra.Trends in Analytical Chemistry 28(10):1201-1222. [ Links ]

Shepherd, KD; Walsh, MG.2002. Development of Reflectance Spectral Libraries for Characterization of Soil Properties. Soil Science Society of America Journal 66:988-998. [ Links ]

Shibusawa, S; ImadeAnom, SW; Sato, S; Sasao, A; Hirako, S.2001. Soil mapping using the real-time soil spectrophotometer. InGrenierG; Blackmore, S(eds.).Third European Conference on Precision Agriculture.Montpellier, France, ECPA. p. 497-508. [ Links ]

Silva, EB; Giasson, E; Dotto, AC; Caten, AT; Demattê, JAM; Bacic, ILZ; da Veiga, M.2019. A regional legacy soil dataset for prediction of sand and clay content with VIS-NIR-SWIR, in southern Brazil. Revista Brasileira de Ciencia Do Solo 43:1-20. [ Links ]

Steinberg, A; Chabrillat, S; Stevens, A; Segl, K; Foerster, S.2016. Prediction of Common Surface Soil Properties Based on Vis-NIR Airborne and Simulated EnMAP Imaging Spectroscopy Data: Prediction Accuracy and Influence of Spatial Resolution. Remote Sensing8:613-633. [ Links ]

Stevens, A; Udelhoven, T; Denis, A; Tychon, B; Lioy, R; Hoffmann, L; van Wesemael, B.2010. Measuring soil organic carbon in croplands at regional scale using airborne imaging spectroscopy. Geoderma158:32-45. [ Links ]

ViscarraRossel, RA; Behrens, T; Ben-Dor, E; Brown, DJ; Demattê, JAM; Shepherd, KD; Shi, Z; Stenberg, B; Stevens, A; Adamchuk, V; Aïchi, H; Barthès, BG; Bartholomeus, HM; Bayer, AD; Bernoux, M; Böttcher, K; Brodský, L; Du, CW; Chappell, A; Fouad, Y; Genot, V; Gomez, C; Grunwald, S; Gubler, A; Guerrero, C; Hedley, CB; Knadel, M; Morrás, HJM; Nocita, M; Ramirez-Lopez, L; Roudier, P; Campos, EMR; Sanborn, P; Sellitto, VM; Sudduth, KA; Rawlins, BG; Walter, C; Winowiecki, LA; Hong, SY; Ji, W.2016. A global spectral library to characterize the world's soil. EARTH Earth-Science Reviews 155:198-230. [ Links ]

ViscarraRossel, RA; Walvoort, DJ; McBratney, AB; Janik, LJ; Skjemstad, JO.2006. Visible, near infrared, mid infrared or combined diffuse reflectance spectroscopy for simultaneous assessment of various soil properties.Geoderma131:59-75. [ Links ]

Recibido: 15 de Julio de 2019; Aprobado: 12 de Diciembre de 2019

Creative Commons License Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons