Development of spectroscopic methods and machine learning algorithms for evaluation of some soil properties in Costa Rica

Desarrollo de métodos de análisis de espectroscopia y algoritmos de aprendizaje automático para la evaluación de algunas propiedades del suelo en Costa Rica

dc.creatorPerret, Johan
dc.creatorVillalobos Leandro, José Eduardo
dc.creatorAbdalla Bolaños, Karim
dc.creatorFuentes Fallas, Carol Lucía
dc.creatorCuarezma Espinoza, Katherine Michelle
dc.creatorMacas Amaya, Esteban Nicolás
dc.creatorLópez Maietta, María Teresa
dc.creatorDrewry, Darren
dc.date2020-07-22
dc.date.accessioned2023-08-03T19:15:39Z
dc.date.available2023-08-03T19:15:39Z
dc.identifierhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agrocost/article/view/43108
dc.identifier10.15517/rac.v44i2.43108
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7906041
dc.descriptionIntroduction. Conventional laboratory methods to analyze soil nutrients are usually time-consuming and costly. On the other hand, the visible and infrared spectroscopy offers a rapid technique to characterize soils. The spectral signatures encode information about the inherent composition of the soil, which comprises mineral composition, nutrient content, organic compounds and water. Objective. The main objective of this study was to build spectral libraries for the tropical soils of Costa Rica and to determine the optimal hyperspectral wave bands in the visible and near infrared and shortwave infrared to characterize soil properties in laboratory. Materials and methods. The hyperspectral measurements were carried out with an ASD FieldSpec 4 spectroradiometer to generate spectral reflectance signatures of more than 1300 soil samples from Costa Rica preprocessed at EARTH University’s soil laboratory. The nutrient content of each soil sample was determined by inductively coupled plasma. In addition, pH, exchangeable acidity, base saturation, acid saturation, effective cation exchange capacity, soil carbon, organic matter and soil texture were evaluated. Algorithms in MATLAB were developed to compile a hyperspectral data base and used a partial least squares regression (PLSR) methods to generate predictive models for these soil properties from hyperspectral signatures. Results. This spectroscopic approach combined with machine learning models allowed the identification of specific optimal wavebands in the spectral areas in which each nutrient can be predicted. An accurate estimation of the concentration of different components (Ca, Mg, Fe, C, N and CECe) was achieved with an R2 greater than 0,8 and a mean square error (RMSE) lower than 10%. Conclusion. These spectroscopic technics combined with the PLS regression, can provide a very useful tool for precision agriculture in tropical soils of Costa Rica. Keywords: Spectroradiometry; hyperspectral signatures; machine Learning; PLSR modeling; precision agriculture.en-US
dc.descriptionIntroducción. Los métodos convencionales de laboratorio para analizar el contenido de nutrientes del suelo, generalmente requieren mucho tiempo y son costosos. En contraparte, la espectroradioscopia visible e infrarroja ofrece una técnica rápida para caracterizar el suelo en laboratorio. Las firmas espectrales codifican información sobre las características inherentes del suelo, como la composición mineral, el contenido de nutrientes, los compuestos orgánicos y el agua. Objetivo. El objetivo principal de este proyecto fue construir bibliotecas espectrales para los suelos tropicales de Costa Rica y determinar las bandas hiperespectrales óptimas en el rango espectral visible infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta para caracterizar propiedades de suelo. Materiales y métodos. Las mediciones hiperespectrales se llevaron a cabo con un espectroradiómetro ASD FieldSpec 4 para generar las firmas de reflectancia espectral de más de 1300 muestras de suelo de Costa Rica, pre-procesadas en el Laboratorio de Suelo de la Universidad EARTH. Se determinó el contenido de nutrientes de cada muestra de suelo, mediante plasma acoplado inductivamente. Además, se evaluaron el pH, la acidez extraíble, la saturación de bases, la saturación de acidez, la capacidad efectiva de intercambio catiónico, el carbono, la materia orgánica y la textura del suelo. Se desarrollaron modelos de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) en MATLAB para predecir esas propiedades de suelo a partir de firmas hiperespectrales. Resultados. Este enfoque espectroradioscópico, combinado con modelos de aprendizaje automático, permitió identificar bandas de ondas óptimas específicas en zonas espectrales en las que se puede predecir cada nutriente. Se logró una estimación precisa del contenido de diferentes componentes (Ca, Mg, Fe, C, N y CICE) con un R2 superior a 0,8 y un error cuadrático medio (RMSE) inferior a 10%. Conclusión. Los análisis espectroscópicos combinados con el método Mínimo Cuadrático Parcial (PLS), pueden proporcionar una herramienta muy útil para la agricultura de precisión en los suelos tropicales de Costa Rica. Palabras clave: Espectroradiometría; firmas hiperespectrales; aprendizaje automático; modelado PLSR; agricultura de precisión.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.formatapplication/epub+zip
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Costa Ricaes-ES
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agrocost/article/view/43108/43363
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agrocost/article/view/43108/43364
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agrocost/article/view/43108/43381
dc.rightsDerechos de autor 2020 Agronomía Costarricensees-ES
dc.sourceAgronomía Costarricense; Agronomía Costarricense: Vol. 44, Issue 2en-US
dc.sourceAgronomía Costarricense; Agronomía Costarricense: Volumen 44, número 2es-ES
dc.source2215-2202
dc.source0377-9424
dc.source10.15517/rac.v44i2
dc.titleDevelopment of spectroscopic methods and machine learning algorithms for evaluation of some soil properties in Costa Ricaen-US
dc.titleDesarrollo de métodos de análisis de espectroscopia y algoritmos de aprendizaje automático para la evaluación de algunas propiedades del suelo en Costa Ricaes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlees-ES


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