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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
09/06/2025 |
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Data da última atualização: |
09/06/2025 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GUEDES, W. N.; BABOS, D. V.; FREITAS, V. S.; NEIVA, D. K.; SOUZA. D.; MARTIN NETO, L.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. |
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Afiliação: |
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LADISLAU MARTIN NETO, CNPDIA; DEBORA MARCONDES BASTOS PEREIRA, CNPDIA; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA. |
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Título: |
Robust Soil Total Carbon Prediction Using LIBS: Integrating Expert Knowledge with Machine Learning and External Dataset Evaluation. |
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Ano de publicação: |
2025 |
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Fonte/Imprenta: |
Atomic Spectroscopy, v. 46, n. 2, 2025. |
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Páginas: |
141–149 |
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DOI: |
www.at-spectrosc.com/as/article/pdf/2025018 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Accurate quantification of total soil carbon (C) is challenging because of the complex composition of soil samples, which include varying levels of organic matter, oxides of Al and Fe, and diverse soil textures. These factors introduce variability and spectral interference, which hinder the measurement accuracy. In laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), the key C emission lines often overlap with those of Al and Fe, complicating the development of reliable calibration models. This study presents a comprehensive machine learning approach for total C quantification using LIBS data. It integrates emission lines identified through the SHapley Additive exPlanations (SHAP) algorithm and literature insights with spectral preprocessing techniques such as baseline correction, peak fitting, and peak area calculations. Although the SHAP algorithm effectively identified crucial emission lines, expert knowledge was vital in refining variable selection and excluding irrelevant data. Two datasets were utilized: one containing 1019 Brazilian soil samples representing various soil types and textures, and another containing 387 samples collected later that served as an external test set. The first dataset was divided into 713 samples for model training and 306 samples for validation. The external test set was used to evaluate the reproducibility and stability of the model. The integration of expert knowledge and machine learning produced a highly efficient model that reduced the number of variables without compromising accuracy. Among the tested algorithms, the Extra Trees regression model excelled, achieving R² values of 0.74, 0.74, and 0.72 for the training, validation, and external test sets, respectively, with root mean square error values of 5.1, 5.1, and 5.0 g kg⁻¹ of total C. This approach outperformed previous machine learning models in terms of accuracy and adaptability, demonstrating its potential applicability beyond soil analysis. This study highlights a pathway for creating robust predictive models across various domains by combining machine learning, spectral processing, and expert insights. MenosAccurate quantification of total soil carbon (C) is challenging because of the complex composition of soil samples, which include varying levels of organic matter, oxides of Al and Fe, and diverse soil textures. These factors introduce variability and spectral interference, which hinder the measurement accuracy. In laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), the key C emission lines often overlap with those of Al and Fe, complicating the development of reliable calibration models. This study presents a comprehensive machine learning approach for total C quantification using LIBS data. It integrates emission lines identified through the SHapley Additive exPlanations (SHAP) algorithm and literature insights with spectral preprocessing techniques such as baseline correction, peak fitting, and peak area calculations. Although the SHAP algorithm effectively identified crucial emission lines, expert knowledge was vital in refining variable selection and excluding irrelevant data. Two datasets were utilized: one containing 1019 Brazilian soil samples representing various soil types and textures, and another containing 387 samples collected later that served as an external test set. The first dataset was divided into 713 samples for model training and 306 samples for validation. The external test set was used to evaluate the reproducibility and stability of the model. The integration of expert knowledge and machine learning produced a highly efficient model that reduced the number ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
C sequestration; Global carbon credit; Soil carbon. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
null
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 21 | |
| 9. |  | ASSIS, G. M. L. de; MIQUELONI, D. P.; CLEMENCIO, R. de M.; AZEVEDO, H. N. de. Seleção massal em amendoim forrageiro com foco no vigor de plantas, tamanho e produtividade de sementes. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 26., 2016, Santa Maria, RS. Cinquenta anos de Zootecnia no Brasil: anais. Santa Maria, RS: SBZ, 2016. 3 p.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 13. | | SILVA, E. N. da; SANTOS, R. S.; CLEMENCIO, R. de M.; OLIVEIRA, J. F. A. de; SUTIL, W. P. Dinâmica populacional de Oligonychus (Reckiella) gossypii (Zacher) (Acari: Tetranychidae) em genótipos de amendoim forrageiro (Arachis spp.) em Rio Branco, AC. In: CONGRESSO REGIONAL DE PESQUISA DO ESTADO DO ACRE; SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFAC, 24., 2015, Rio Branco. Anais... Rio Branco: CNPq: Ufac: Embrapa: FAPAC: Ieval, 2015. 2 p.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 15. | | ASSIS, G. M. L. de; VALENTIM, J. F.; CLEMENCIO, R. de M.; AZEVEDO, H. de; MATOS, L. A. Estimating genetic parameters and comparing forage peanut genotype rankings using different analyses and data structures. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON FORAGE BREEDING, 4., 2013, Melbourne. Book of abstracts. Bundoora, Victoria: La Trobe University, 2013. p. 30.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 16. | | ASSIS, G. M. L. de; BEBER, P. M.; CLEMENCIO, R. de M.; VERZIGNASSI, J. R.; VALLE, C. B. do. Produção de sementes de genótipos de Brachiaria humidicola em Rio Branco, Acre. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 26., 2016, Santa Maria, RS. Cinquenta anos de Zootecnia no Brasil: anais. Santa Maria, RS: SBZ, 2016. 3 p.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 17. | | AZEVEDO, T. da S.; VASCONCELOS, A. da S.; SUTIL, W. P.; CLEMENCIO, R. de M.; SILVA, W. da; SANTOS, R. S. Dinâmica populacional de Tetranychus ogmophallos Ferreira & Flechtmann (Acari: Tetranychidae) em genótipos de amendoim forrageiro (Arachis spp.) no Estado do Acre. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFAC, 26., 2017, Rio Branco. Anais... Rio Branco: Ufac, 2018. p. 524.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 18. | | SALES, M. F. L.; ANDRADE, C. M. S. de; FARINATTI, L. H. E.; PORTO, M. O.; MESQUITA, A. Q. de; CLEMENCIO, R. de M. Desempenho produtivo de bovinos de corte em pastos consorciados com amendoim forrageiro cultivar Mandobi, no Acre. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 25., 2015, Fortaleza. Dimensões tecnológicas e sociais da Zootecnia: anais. Fortaleza: SBZ, 2015. 3 p.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 19. | | SALES, M. F. L.; MESQUITA, A. Q. de; CLEMENCIO, R. de M.; SA, C. P. de; ANDRADE, C. M. S. de; VASCONCELOS, J. M. Banco de proteína de amendoim forrageiro BRS Mandobi: uma alternativa sustentável de alimentação do rebanho leiteiro no Acre. Rio Branco, AC: Embrapa Acre, 2019. 29 p. (Embrapa Acre. Circular técnica, 77). Selo ODS 2, Selo ODS 12, Selo ODS 13, Selo ODS 15.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 20. | | SALES, M. F. L.; ANDRADE, C. M. S. de; FARINATTI, L. H. E.; PORTO, M. O.; MESQUISTA, A. Q. de; CLEMENCIO, R. de M. Suplementação energética para terminação de bovinos de corte em pastos consorciados durante a época seca. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 25., 2015, Fortaleza. Dimensões tecnológicas e sociais da Zootecnia: anais. Fortaleza: SBZ, 2015. 3 p.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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