Avaliação de atributos de Latossolo Bruno e de Terra Bruna Estruturada da região de Guarapuava, Paraná, por meio de sua energia refletida

Abstract

Este trabalho teve por objetivo estudar espectralmente amostras de Latossolo Bruno e Terra Bruna Estruturada, provenientes de rochas vulcânicas ácidas na região Centro Sul do estado do Paraná, nas profundidades de 0-20 e 40-60 cm. Foram realizadas a caracterização, discriminação e previsão dos atributos desses solos por meio de sua energia refletida, obtidas em laboratório, pelo sensor IRIS, na faixa espectral de 400 a 2.500 nm. Foi possível discriminar os solos pela intensidade de reflectância e feições de absorção, apesar de apresentarem altos teores de óxidos de ferro, matéria orgânica e textura muito argilosa. A análise discriminante foi 100% eficiente na separação dos solos por sua energia refletida. A gibbsita, a matéria orgânica, a CTC e a tonalidade e a intensidade da cor foram os atributos dos solos que apresentaram equações múltiplas com coeficientes de correlação mais elevados, para sua previsão, por meio da energia refletida.The objective of this work was to study the spectral reflectance of a Brown Latosol (Haplohumox) and "Terra Bruna Estruturada" (Tropohumult) developed from volcanic acid rocks which occur in the center-south region of Paraná, Brazil. These soil samples were collected at depths of 0-20 and 40-60 cm. The characterization, discrimination and estimation of the soil attributes were studied by their reflected energy determined at the wavelength interval of 400 to 2.500 nm using an IRIS laboratory spectroradiometer. It was possible to separate both soils using their reflectance intensity and absorption features, although both soils had high iron, organic matter content and a clayey texture. Discriminant analyses were 100% effective in the separation of soils by their spectral reflectance. The results, which were analysed by linear multivariate equations, indicated that gibbsite, organic matter, CEC and the value and chroma soil color were the attributes presenting the highest correlation coefficients for their estimation by using spectral reflectance.