Com a intensificação e expansão da produção agrícola brasileira, seguidas da crescente preocupação ambiental, surge a necessidade da adoção de novas tecnologias para o monitoramento e avaliação em larga escala dos recursos naturais, em especial o solo. Nesse sentido a espectroscopia de reflectância, aliada as bibliotecas espectrais, atende estas expectativas por ser uma técnica eficiente, rápida, barata e não poluente, pois não usa reagentes e nem gera resíduos, porém sua aplicação nos solos tropicais brasileiros ainda é incipientes e carece de mais estudos. Sendo assim, o objetivo principal do trabalho foi comparar as informações espectrais obtidas por espectroscopia de reflectância nas faixas do visível, infravermelho próximo e, principalmente, no infravermelho médio com análises convencionais de solo a fim entender as relações existentes entre o comportamento espectral e os atributos físicos, químicos e mineralógicos dos solos estudados, ainda quantificar e caracterizar a variabilidade desses atributos e dos solos com base no comportamento espectral. Para tanto, foram utilizadas 1288 amostras de solo correspondentes a diferentes horizontes de 458 perfis da região central brasileira (GO, MS, MG e SP), sobre as quais foram procedidas análise granulométrica e química, para fins de levantamento de solos, e mineralógica. Os espectros VisNIR foram adquiridos com o sensor FieldSpec Pro, enquanto que espectros Mid-IR com o sensor Nicolet 6700 Fourier Transform Infrared (FT-IR) e, após isso, os dados foram transformados com os seguintes préprocessamentos: remoção do espectro contínuo, absorbância e correção da linha base. As diferentes faixas espectrais também foram combinadas pela outer product analysis. A distribuição dos dados espectrais e a influência de cada atributo nos comportamentos espectrais dos solos foram avaliadas através de análises estatísticas multivariadas, tais como correlação multivariada, análise por componentes principais, seguidas das análises de agrupamento kmédias, para a avaliação entre amostras, e distância taxonômica, para avaliação entre perfis. A predição dos atributos dos solos com base nos dados espectrais foi determinada pelos algoritmos de regressão multivariada: mínimos quadrados parciais (PLSR), árvores de regressão ampliadas (BT) e máquina de vetor suporte (SVM); sendo que a qualidade das predições foi definida pelos R2, RMSE, RPD e RPIQ. O comportamento espectral das principais classes de solos tropicais brasileiros, em ambas as faixas espectrais, foi apresentado juntamente com as principais feições de absorção diagnosticadas (minerais 2:1, caulinita, óxidos de Fe e Al), assim como a contribuição de cada atributo do solo na variação dos espectros. Foi possível estabelecer a formação de grupos de solo com base no grau de intemperismo das amostras, enquanto que os perfis das principais classes de solos puderam ser discriminados com base na variação do comportamento espectral em profundidade. Grande parte dos atributos estudados pode ser quantificada nas duas faixas espectrais pelo menos com um nível de qualidade razoável (RPD > 1,40), sendo que o principal algoritmo de predição foi o SVM com os espectros em valores de absorbância. A espectroscopia de reflectância, principalmente na faixa Mid-IR, apresenta-se como uma tecnologia eficaz de alta potencialidade e aplicabilidade nas análises qualitativa e quantitativas dos solos, principalmente para fins de levantamento e mapeamento. / Considering the intensification and expansion of Brazilian agricultural production followed by the growing environmental concern, there is the necessity of adopting new technologies to monitor on a large scale the natural resources, in particular, the soil. In this sense, reflectance spectroscopy, integrated with spectral libraries, meets that expectation as an alternative for proximal soil sensing because its more efficient than other techniques being cheaper and faster than conventional analyses, besides, it doesnt produce waste. However, its application on Brazilian tropical soils is still incipient and needs more studies. The main aim of this research was to compare spectral information acquired by reflectance spectroscopy in the visible, near infrared and, mainly, in the mid infrared ranges with conventional soil analyses in order to understand the relationships among spectral behavior and physical, chemical, and mineralogical attributes of the studied soils, also, to quantify and characterize the variability of these attributes and soils based on their spectral behavior. For that, a dataset with 1288 soil samples referring to different horizons from 458 soil profiles from the central region of Brazil (States of Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais e São Paulo) was used, and convetional analyses (granulometric, chemical and mineralogical) for soil survey were applied over them. VisNIR reflectance data were acquired by the FiledSpec Pro sensor whereas Mid-IR spectral data were acquired by the Nicolet 6700 (FT-IR) sensor and, after that, both data were transformed by the following pre-processing: continuum removal, absorbance and baseline correction. The different spectral ranges were also combined by outer product analysis. The data distribution and the influence of each attribute on soil spectral behavior were evaluated by multivariate statistical analyses, such as, multivariate correlations, principal component analysis followed by k-means clustering, for assessment among soil samples, and by taxonomic distance, for assessment among soil profiles. Predictions of soil attributes based on spectral data were modeled by following multivariate regression algorithms: partial least square regression (PLSR), boosted regression trees (BT) and support vector machine (SVM) and quality of modeling were evaluated by R2, RMSE, RPD and RPIQ. Spectral behavior of the main soil classes, in both ranges, were showed along with the absorption features of the major tropical minerals (2:1 minerals, kaolinite, Fe and Al oxides), as well as, the contribution of each soil attribute on spectra variations. Sample clustering based on different weathering levels of soils was possible regarding differences in absorbance intensities and features whereas profiles of the main soil classes could be discriminated based on variation of spectral behavior in depth. Much of the studied attributes could be predicted in both spectral range at least in a reasonable level of quality (RPD > 1,40), and SVM was considered the principal prediction algorithm as well as absorbance transformation as the major pre-processing. Reflectance spectroscopy, especially in the Mid-IR range, shows up as a high potential technique for qualitative and quantitative analysis of Brazilian soils, in particular for soil survey or mapping.

Com a intensificação e expansão da produção agrícola brasileira, seguidas da crescente preocupação ambiental, surge a necessidade da adoção de novas tecnologias para o monitoramento e avaliação em larga escala dos recursos naturais, em especial o solo. Nesse sentido a espectroscopia de reflectância, aliada as bibliotecas espectrais, atende estas expectativas por ser uma técnica eficiente, rápida, barata e não poluente, pois não usa reagentes e nem gera resíduos, porém sua aplicação nos solos tropicais brasileiros ainda é incipientes e carece de mais estudos. Sendo assim, o objetivo principal do trabalho foi comparar as informações espectrais obtidas por espectroscopia de reflectância nas faixas do visível, infravermelho próximo e, principalmente, no infravermelho médio com análises convencionais de solo a fim entender as relações existentes entre o comportamento espectral e os atributos físicos, químicos e mineralógicos dos solos estudados, ainda quantificar e caracterizar a variabilidade desses atributos e dos solos com base no comportamento espectral. Para tanto, foram utilizadas 1288 amostras de solo correspondentes a diferentes horizontes de 458 perfis da região central brasileira (GO, MS, MG e SP), sobre as quais foram procedidas análise granulométrica e química, para fins de levantamento de solos, e mineralógica. Os espectros VisNIR foram adquiridos com o sensor FieldSpec Pro, enquanto que espectros Mid-IR com o sensor Nicolet 6700 Fourier Transform Infrared (FT-IR) e, após isso, os dados foram transformados com os seguintes préprocessamentos: remoção do espectro contínuo, absorbância e correção da linha base. As diferentes faixas espectrais também foram combinadas pela outer product analysis. A distribuição dos dados espectrais e a influência de cada atributo nos comportamentos espectrais dos solos foram avaliadas através de análises estatísticas multivariadas, tais como correlação multivariada, análise por componentes principais, seguidas das análises de agrupamento kmédias, para a avaliação entre amostras, e distância taxonômica, para avaliação entre perfis. A predição dos atributos dos solos com base nos dados espectrais foi determinada pelos algoritmos de regressão multivariada: mínimos quadrados parciais (PLSR), árvores de regressão ampliadas (BT) e máquina de vetor suporte (SVM); sendo que a qualidade das predições foi definida pelos R2, RMSE, RPD e RPIQ. O comportamento espectral das principais classes de solos tropicais brasileiros, em ambas as faixas espectrais, foi apresentado juntamente com as principais feições de absorção diagnosticadas (minerais 2:1, caulinita, óxidos de Fe e Al), assim como a contribuição de cada atributo do solo na variação dos espectros. Foi possível estabelecer a formação de grupos de solo com base no grau de intemperismo das amostras, enquanto que os perfis das principais classes de solos puderam ser discriminados com base na variação do comportamento espectral em profundidade. Grande parte dos atributos estudados pode ser quantificada nas duas faixas espectrais pelo menos com um nível de qualidade razoável (RPD > 1,40), sendo que o principal algoritmo de predição foi o SVM com os espectros em valores de absorbância. A espectroscopia de reflectância, principalmente na faixa Mid-IR, apresenta-se como uma tecnologia eficaz de alta potencialidade e aplicabilidade nas análises qualitativa e quantitativas dos solos, principalmente para fins de levantamento e mapeamento. / Considering the intensification and expansion of Brazilian agricultural production followed by the growing environmental concern, there is the necessity of adopting new technologies to monitor on a large scale the natural resources, in particular, the soil. In this sense, reflectance spectroscopy, integrated with spectral libraries, meets that expectation as an alternative for proximal soil sensing because its more efficient than other techniques being cheaper and faster than conventional analyses, besides, it doesnt produce waste. However, its application on Brazilian tropical soils is still incipient and needs more studies. The main aim of this research was to compare spectral information acquired by reflectance spectroscopy in the visible, near infrared and, mainly, in the mid infrared ranges with conventional soil analyses in order to understand the relationships among spectral behavior and physical, chemical, and mineralogical attributes of the studied soils, also, to quantify and characterize the variability of these attributes and soils based on their spectral behavior. For that, a dataset with 1288 soil samples referring to different horizons from 458 soil profiles from the central region of Brazil (States of Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais e São Paulo) was used, and convetional analyses (granulometric, chemical and mineralogical) for soil survey were applied over them. VisNIR reflectance data were acquired by the FiledSpec Pro sensor whereas Mid-IR spectral data were acquired by the Nicolet 6700 (FT-IR) sensor and, after that, both data were transformed by the following pre-processing: continuum removal, absorbance and baseline correction. The different spectral ranges were also combined by outer product analysis. The data distribution and the influence of each attribute on soil spectral behavior were evaluated by multivariate statistical analyses, such as, multivariate correlations, principal component analysis followed by k-means clustering, for assessment among soil samples, and by taxonomic distance, for assessment among soil profiles. Predictions of soil attributes based on spectral data were modeled by following multivariate regression algorithms: partial least square regression (PLSR), boosted regression trees (BT) and support vector machine (SVM) and quality of modeling were evaluated by R2, RMSE, RPD and RPIQ. Spectral behavior of the main soil classes, in both ranges, were showed along with the absorption features of the major tropical minerals (2:1 minerals, kaolinite, Fe and Al oxides), as well as, the contribution of each soil attribute on spectra variations. Sample clustering based on different weathering levels of soils was possible regarding differences in absorbance intensities and features whereas profiles of the main soil classes could be discriminated based on variation of spectral behavior in depth. Much of the studied attributes could be predicted in both spectral range at least in a reasonable level of quality (RPD > 1,40), and SVM was considered the principal prediction algorithm as well as absorbance transformation as the major pre-processing. Reflectance spectroscopy, especially in the Mid-IR range, shows up as a high potential technique for qualitative and quantitative analysis of Brazilian soils, in particular for soil survey or mapping.