Estimarea preciziei modelului NIRS de predicție în funcție de tipul de sol

Abstract

Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) proved to be a rapid, reliable and cost-effective method for soil analysis, but its prediction accuracy relies on the proper calibration model. In this paper, NIR spectroscopy in combination with partial least-squares regression (PLSR) was used to predict soil chemical properties on regional and local scales. The results obtained show a higher potential of NIRS to assess soil fertility on local scale, compared to a regional scale, with excellent prediction for organic C, carbonates and total N content (R2 ≥ 0.98 and RPD > 6), and good prediction for soil pH (R2=0.88 and RPD > 3).

Spectroscopia de reflexie în regiunea infraroșu apropiat (NIRS) s-a dovedit a fi o metodă rapidă, fiabilă și rentabilă pentru analiza solului, însă precizia predicției se bazează pe modelul de calibrare corespunzător. În această lucrare, spectroscopia NIR în combinație cu regresia parțial minimă pătrată (PLSR), a fost utilizată pentru estimarea proprietăților agrochimice ale solului la scară regională și locală. Rezultatele obținute arată un potențial mai mare al NIRS de a evalua fertilitatea solului la nivel local, comparativ cu o scară regională, cu predicție excelentă pentru conținutul de C organic, carbonați și azot total (R2 ≥ 0,98 și RPD > 6), și predicție bună pentru pH-ul solului (R2 = 0,88 și RPD > 3).