Near-Infrared Spectroscopy in Analysis of soils and plants

Analyses of soils and plants, essential for crop fertilization management, are based on methodologies that are time and reagent consuming. Near infrared spectroscopy (NIR - Near-infrared) has proven as a faster and cleaner alternative for simultaneous quantification of compounds. This study evaluates the methodologies based on NIR combined with multivariate calibration methods to estimate levels of silicon (Si), organic matter (O.M.) and clay in soils, and total nitrogen (N-Total) in maize and soybean leaves. Calibration of models for soil analysis was done with 170 soil samples while that for leaf analysis used 109 (58 maize and 51 soybean), obtaining their spectra in a near infrared spectroscopy NIR model 900PLS belonging to the Laboratory Fertilizers, Federal University of Uberlandia (Lafer), Uberlândia-MG, where the models were built. The mathematical method used was the partial least squares: PLS. The model validation has been crossed and the number of latent variables ranged between 5 and 8. The reference methods for comparison were: colorimetric-extraction with calcium chloride (0,01 mol L-1) for analysis of soluble Si in the soil, Walkley-Black Colorimetric analysis of O.M. and the pipette method for clay analysis. The models for determination of N-Total were compared to the Semimicro-Kjeldahl method. After calibration and cross validation, the models were tested and the results evaluated using the correlation coefficient (r), the calibration (RMSEC) and the prediction errors (RMSEP), and relative error (ER). Also, Student s t test at 0,05 significance was used to test for equality between averages. Correlations of 0,71, 0,84 and 0,85 were obtained in the calibration of models for analysis of Si content in the soil, O.M. and clay, respectively. The prediction from these models showed low correlations (lower than 0,5) with significant t test for silicon and clay. The RMSEC obtained from Si analysis was 2,03, RMSEP of 5,74 and ER of 59,2%. To O.M. the RMSEC was 0,81, RMSEP = 1,03 and ER = 39,3%. The analysis of clay presented RMSEC = 11,2, RMSEP = 16,55 and ER = 34,7%. In the analysis of maize and soybean leaf nitrogen calibration correlations of 0,85 and 0,88 were obtained, respectively. Good correlations were obtained for prediction of maize (r = 0,80) and soybean (0,76) samples, with non significant t-test, indicating that leaf analysis for the values predicted by the models NIR/PLS did not differ from those of the reference methods. Calibration and prediction errors for N in maize and soybean were smaller than 5,0 g kg-1, and the ER for N analysis in maize (8,3%) greater than that of soybean (5,7%). The observed results demonstrate greater efficiency in the use of near infrared analysis for leaf than for soil analysis.Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisMestre em AgronomiaAs análises de solos e plantas, essenciais no manejo da adubação das culturas, estão baseadas em metodologias que consomem tempo e reagentes. A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR Near-infrared) tem se mostrado uma alternativa mais rápida e limpa para quantificação simultânea de compostos. Objetivou-se nesse trabalho avaliar as metodologias baseadas na região NIR, aliada a métodos de calibração multivariada para estimar teores de silício (Si), matéria orgânica (M.O.) e argila em solos e, nitrogênio total (N-Total) em folhas de milho e soja. Para isto, 170 amostras de solos foram utilizadas para a calibração de modelos de análises de solos e 109 amostras de folhas (58 de milho e 51 de soja), sendo seus espectros obtidos em um espectrofotômetro de infravermelho próximo modelo NIR 900PLS pertencente ao Laboratório de Fertilizantes da Universidade Federal de Uberlândia (LAFER), em Uberlândia-MG, onde os modelos foram construídos. O método matemático utilizado foi o de mínimos quadrados parciais: PLS (Parcial Least Squares). A validação dos modelos foi cruzada e o número de variáveis latentes variaram entre 5 e 8. Os métodos de referência comparados foram: colorimétrico com extração por cloreto de cálcio (0,01 mol L-1) para análise do Si solúvel no solo, Walkley-Black colorimétrico para análise de M.O. e o método da Pipeta para análise da argila. Os modelos para determinação do N-Total foram comparados ao método Semimicro-Kjeldahl. Após a calibração e validação cruzada, foi feita a previsão dos modelos onde os resultados foram avaliados através do coeficiente de correlação (r), pelos erros de calibração (RMSEC) e previsão (RMSEP), e erro relativo percentual (ER), além disso, um teste t de student a 0,05 de significância foi aplicado para testar a igualdade entre as médias. Correlações de 0,71, 0,84 e 0,85 foram obtidas na calibração de modelos para análise do teor de Si no solo, M.O. e argila, respectivamente. A previsão a partir desses modelos apresentou correlações baixas (menores que 0,5) com teste t significativo para silício e argila. O RMSEC obtido na análise de Si foi de 2,03, RMSEP de 5,74 e ER de 59,2%. Para M.O. o RMSEC foi de 0,81, RMSEP=1,03 e ER=39,3%. A análise de argila teve RMSEC=11,2, RMSEP=16,55 e ER=34,7%. Na análise do N foliar em milho e soja, foram obtidas na calibração correlações de 0,85 e 0,88, respectivamente. Na previsão de amostras foram conseguidas boas correlações para milho (r=0,80) e soja (0,76), com teste t não significativo, indicando que para análises foliares os valores previstos pelos modelos NIR-PLS não diferiram dos obtidos pelos métodos de referência. Os erros de calibração e previsão para N em milho e soja foram menores que 5,0 g kg-1, sendo o ER para análise de N em milho (8,3%) maior do que o de soja (5,7%). Os resultados observados demonstram uma maior eficiência no uso do infravermelho próximo NIR-PLS para análises foliares do que para análises de solos