Effectiveness of proximal and remote sensing to trace soils spatial variability: A study case in a Brazilian Cerrado coffee farm

• Published in: Ciência e agrotecnologia Vol. 48
• Main Authors: Ribeiro, Diego, Bócoli, Fernanda Almeida, Pádua, Eduane José de, Teixeira, Anita Fernanda dos Santos, Guilherme, Luiz Roberto Guimarães, Menezes, Michele Duarte de, Curi, Nilton, Silva, Sérgio Henrique Godinho
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: 2024
• ISSN: 1413-7054; 1981-1829
• DOI: 10.1590/1413-7054202448013824

ABSTRACT Brazil has made notable advances in soil mapping compared to other Latin American countries, driven by collaborative efforts from federal agencies, research institutions, and universities. However, detailed soil maps remain limited, particularly at local scales. This study explored soil spatial variability in a coffee plantation located in the Brazilian Cerrado, assessing the effectiveness of integrating proximal and remote sensing data to create detailed soil maps that support precision agriculture. Soil samples were collected from multiple depths across the study area and analyzed for texture, fertility, and elemental composition using portable X-ray fluorescence (pXRF). Additionally, terrain attributes derived from a digital elevation model were examined to understand their relationship with soil properties. Our results demonstrated that elements associated with parent material, such as Fe, Si, Ti, Al, and Ca, were more reliable indicators for distinguishing soil classes than topographic features. The dominance of Cambissolos Háplicos (CX), which have lower clay content and contain gravel, suggested a reduced need for soil amendments compared to Latossolos Vermelhos (LV), leading to potential cost savings for producers. These findings underscore the utility of pXRF in detecting soil variability and emphasize that combining proximal and remote sensing data can enhance the efficiency and sustainability of agricultural management.
RESUMO Embora o Brasil tenha avançado significativamente no mapeamento de solos, especialmente em comparação a outros países da América Latina, os mapas detalhados que auxiliam no manejo de precisão ainda são escassos. Este estudo analisou a variabilidade espacial do solo em uma fazenda de café no Cerrado brasileiro, avaliando a eficácia de dados de sensoriamento proximal e remoto para a criação de mapas detalhados que possibilitem a agricultura de precisão. Foram coletadas amostras de solo em diferentes profundidades e analisadas quanto à textura, fertilidade e composição elementar por meio de fluorescência de raios-X portátil (pXRF). Adicionalmente, atributos de terreno, gerados a partir de um modelo digital de elevação, foram utilizados para investigar a relação com as características do solo. Os resultados mostraram que os elementos associados ao material de origem do solo, como Fe, Si, Ti, Al e Ca, foram mais eficientes na diferenciação das classes de solo do que as variações topográficas. Observou-se uma predominância de Cambissolos Háplicos (CX), que se destacam pelo menor teor de argila e presença de cascalhos, sugerindo uma necessidade reduzida de corretivos e adubações quando comparados aos Latossolos Vermelhos (LV), o que pode representar economia para os produtores. Os resultados deste estudo destacam o potencial do pXRF em identificar a variabilidade do solo e indicam que a integração de dados de sensoriamento proximal e remoto pode contribuir para práticas agrícolas mais sustentáveis e econômicas.