Tese

Proximal and remote sensing to soil mineralogy assessment (2022)

• Authors:
  • Rosin, Nícolas Augusto
  • Dematte, Jose Alexandre Melo (Orientador)
• Autor USP: ROSIN, NÍCOLAS AUGUSTO - ESALQ
• Unidade: ESALQ
• Sigla do Departamento: LSO
• DOI: 10.11606/D.11.2022.tde-12042022-162844
• Subjects: ESPECTROSCOPIA; FLUORESCÊNCIA; MAPEAMENTO DO SOLO; MINERALOGIA DO SOLO; RAIOS X; SENSORIAMENTO REMOTO
• Keywords: Pedometria
• Language: Inglês
• Abstract: A mineralogia é a engrenagem dos processos do solo, desempenhando um papel fundamental em questões relevantes para a humanidade. Porém, o acesso às análises mineralógicas é difícil devido à dificuldade de aquisição pelos métodos tradicionais e formas alternativas de alcançá-las devem ser exploradas. Esta tese foi dividida em dois capítulos que visaram: 1) Compreender os fundamentos das interações da energia na informação do pXRF com ênfase nas formas de ferro, umidade e matéria orgânica do solo para uso na ciência do solo e 2) Mapear as abundâncias dos minerais predominantes para todo o território Brasileiro, em superfície e subsuperfície. Para atingir o primeiro objetivo, três tratamentos de dissolução seletiva foram aplicados para remover: (i) matéria orgânica do solo (MOS), ii) MOS e formas de ferro pouco cristalinas (o), iii) MOS e as formas de ferro pouco cristalinas e também as formas bem cristalinas de ferro (d). Um tratamento adicional, iv) incluindo a adição de água (+ W) também foi realizado. O pXRF foi capaz de detectar alterações pelos tratamentos de dissolução seletiva e distribuição granulométrica do solo. Os teores de caulinita, gibbsita, Fe2O3, Al2O3, SiO2, TiO2 e MnO foram quantificados com acurácia satisfatória (0,61 < R2 <0,97). Fontes de incerteza, principalmente a umidade do solo, devem ser consideradas nas análises. A compreensão dos fundamentos da interação da energia com a matriz da amostra na faixa de raios X é o ponto de partida para a caracterização do solo por meio de pXRF. Para atingir o segundo objetivo, a Biblioteca de Espectral Solos do Brasil (BESB) com dados espectrais no Vis-NIR-SWIR foi utilizada para acessar a abundância de hematita (Hem), goethita (Gt), caulinita (Kt) e gibbsita (Gbs) em amostras de solo do Brasil. Os atributos do terreno (TA) e uma imagem sintética do solo (SySI) com pixel de solo expostode imagens multitemporais do Landsat (1984 a 2020) foram usados como preditores. Uma nova abordagem foi realizada a fim de obter uma imagem de solo exposto para todo o território brasileiro. O modelo Random Forest foi utilizado na predição espacial para obtenção dos mapas minerais e sua incerteza por procedimento de bootstrapping. O Hem apresentou os modelos mais acurados com R2 variando de 0,48 a 0,56, seguido por Gbs (0,42 a 0,44), Kt (0,20 a 0,31) e Gt (0,16 a 0,26). A abordagem proposta foi capaz de revelar a distribuição espacial da abundância relativa de minerais para o território brasileiro. Os mapas minerais estavam de acordo com mapas legados de geologia e pedologia e também com as condições de clima e terreno. A abordagem proposta é um método eficiente para obter informações de mineralogia para grandes áreas
• Imprenta:
  • Publisher place: Piracicaba
  • Date published: 2022
• Data da defesa: 16.02.2022

Informações sobre o DOI: 10.11606/D.11.2022.tde-12042022-162844 (Fonte: oaDOI API)
• Este periódico é de acesso aberto
• Este artigo é de acesso aberto
• URL de acesso aberto
• Cor do Acesso Aberto: gold
• Licença: cc-by-nc-sa

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How to cite

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• ABNT

  ROSIN, Nícolas Augusto. Proximal and remote sensing to soil mineralogy assessment. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-12042022-162844/. Acesso em: 04 maio 2025.

• APA

  Rosin, N. A. (2022). Proximal and remote sensing to soil mineralogy assessment (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-12042022-162844/

• NLM

  Rosin NA. Proximal and remote sensing to soil mineralogy assessment [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-12042022-162844/

• Vancouver

  Rosin NA. Proximal and remote sensing to soil mineralogy assessment [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-12042022-162844/

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