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Vol. 14 Núm. 1 (2023)
Vol 14, Núm.1 (2023): Enero-Junio

Artículos de investigación / Research papers

Espectroscopía de infrarrojo cercano para la determinación de materia orgánica y nitrógeno total del suelo

https://doi.org/10.19053/01217488.v14.n1.2023.13942

Publicado 2023-03-02

  • Manuela Ortega Monsalve
    • ,
  • Mario Fernando Cerón-Muñoz
    • ,
  • Marisol Medina-Sierra

Manuela Ortega Monsalve
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Mario Fernando Cerón-Muñoz
Universidad de Antioquia

Marisol Medina-Sierra
Universidad de Antioquia

Resumen

Los análisis del suelo son fundamentales para la toma de decisiones en agricultura. Estos análisis pueden ser obtenidos por técnicas no destructivas, rápidas y precisas como lo es la espectroscopía de infrarrojo cercano NIRS. El objetivo fue generar ecuaciones de predicción de la Materia Orgánica (MO) y Nitrógeno total (N total), mediante el uso de espectros del NIRS. Se procesaron 459 muestras de suelo por química húmeda y por NIRS y se utilizaron diversas transformaciones de datos analizadas por mínimos cuadrados parciales. En la selección se tuvieron en cuenta los valores del coeficiente de determinación (R2), de la raiz del error cuadrático medio de predicción (RMSEP) y la desviación residual predictiva (RPD). El mejor modelo para
MO correspondió al modelo de aobsorbancia sin transformación (R2=0.90, RMSEP=0.29 y RPD=1.3) y para el nitrógeno total el mejor modelo fue la transformación de la 1a derivada de Savitzky-Golay (R2=0.84, RMSEP=0.09 y RPD=2.5). Lo anterior indica que se pueden utilizar los valores de absorbancia de los espectros del NIRS para predecir los valores de MO y N del suelo, utilizando modelos de mínimos cuadrados parciales.

Palabras clave

machine learning, transformaciones, métodos ´ópticos, análisis químicos, regresiones parciales

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