Agropecuária Brasil

Nova técnica com laser e IA agiliza medição de carbono no solo

Método inovador facilita análise do solo para créditos de carbono usando amostras deformadas e inteligência artificial

Avanço na análise do solo

A nova tecnologia facilita e barateia a avaliação da qualidade do solo, permitindo monitoramento mais frequente e preciso dos estoques de carbono. Isso pode fortalecer práticas agrícolas sustentáveis, otimizar o uso dos recursos naturais e impulsionar o mercado de créditos de carbono, com impactos positivos para produtores, certificadoras e políticas ambientais.



Técnica permite a coleta de amostras de solo 'deformadas', utilizando uma simples pá de jardinagem, e elimina a necessidade de preservação de amostras pelos métodos tradicionais (foto: Embrapa Instrumentação/divulgação)





Agricultura de precisão


Método simplifica determinação de estoque de carbono no solo com laser e inteligência artificial




22 de janeiro de 2026





Pesquisadores da Embrapa desenvolveram tecnologia que facilita inventários ambientais e pode impulsionar o mercado de créditos de carbono ao baratear análises e aumentar frequência de medições



Agência FAPESP – Pesquisadores da Embrapa Instrumentação, em São Carlos, desenvolveram um método que usa laser e inteligência artificial para estimar, em uma única análise, a densidade do solo e o teor de carbono. A solução simplifica processos tradicionais demorados e custosos e pode acelerar iniciativas ligadas a mercados de créditos de carbono.



A densidade do solo é uma medida da massa seca de todo o material contido em determinado volume e inclui frações de origem mineral e orgânica, normalmente difícil de medir com métodos convencionais. É um indicador da estrutura do solo, reflete o grau de compactação e é crucial para cálculos precisos do estoque de carbono e nutrientes. Contudo, a relação com o estoque por área não é direta, pois o estoque depende simultaneamente da concentração de carbono orgânico e da densidade do solo.



Combinando técnica fotônica e modelo de aprendizado de máquina, a nova solução – com pedido de patente depositado no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) – é adequada para aplicações de campo em larga escala, como agricultura de precisão e monitoramento ambiental, e supera empecilhos de métodos tradicionais, como o anel volumétrico, que requer amostras indeformadas e impõe etapas longas de coleta e preparo.



Embasada na espectroscopia de emissão por plasma induzido por laser (LIBS, na sigla em inglês), a técnica foi desenvolvida pelo pesquisador Paulino Ribeiro Villas-Boas em coautoria com Ladislau Martin Neto e Débora Milori. O trabalho, apoiado pela FAPESP (processos 13/07276-1 e 23/18440-9), foi descrito no European Journal of Soil Science.



“O método proposto emprega modelos de regressão de aprendizado de máquina calibrados com espectros LIBS de amostras de solo com densidade aparente e concentração de carbono conhecidas. Treinamos e avaliamos o modelo usando um conjunto de 880 amostras diversas de solo brasileiro, divididas aleatoriamente em 70% para treinamento e 30% para teste”, contou Villas-Boas à Assessoria de Imprensa da Embrapa Instrumentação. “Com a metodologia desenvolvida, o processo de coleta de amostras é facilitado, pois podem ser coletadas amostras deformadas, ou seja, que sofreram alterações em sua estrutura durante a coleta.”



As amostras foram coletadas em experimentos de campo de longa duração em instituições de pesquisa, propriedades agrícolas e áreas de floresta nativa, com maior representatividade dos biomas Cerrado e Mata Atlântica. As coletas ocorreram em trincheiras de 0 a 100 cm de profundidade, para captar variações de matéria orgânica da superfície ao subsolo.



LIBS



A espectroscopia de emissão com plasma induzido por laser consiste em focalizar um pulso de laser de alta energia na superfície da amostra para gerar um microplasma – uma nuvem de átomos, íons e elétrons em alta temperatura. Esse plasma emite uma luz característica que funciona como uma “impressão digital” do material, uma vez que cada elemento químico emite luz em comprimentos de onda específicos. “O espectro LIBS de uma amostra de solo exibe centenas de linhas de emissão correspondentes a elementos comuns do solo, como carbono, silício, alumínio, magnésio, ferro e cálcio. Essas características espectrais, que são influenciadas tanto pela composição elementar quanto pelas propriedades estruturais, desempenham um papel crucial”, detalhou Villas-Boas. Isso porque as variações em estrutura e composição do solo se refletem nos espectros de LIBS, os quais, quando associados a modelos de aprendizado de máquina, permitem estimar a densidade aparente do solo.



Para Villas-Boas, os resultados do estudo ressaltam o potencial do LIBS para estimar múltiplas propriedades do solo simultaneamente, ampliando a sua utilidade na ciência do solo para além da composição elementar ao incluir parâmetros físicos e químicos críticos, como a densidade aparente. A tecnologia pode ser usada por laboratórios de solos, produtores rurais e certificadoras de crédito de carbono.



Métodos tradicionais



Em métodos tradicionais é preciso abrir uma trincheira com profundidade que pode chegar até um metro, o que geralmente demanda uma retroescavadeira para abrir a vala e pode causar impacto nas culturas ao redor. Além disso, é necessário realizar um procedimento específico para cravar um anel volumétrico e depois retirá-lo cuidadosamente para evitar a perda de amostras, o que gera erros no cálculo da densidade.



“Se o solo for muito arenoso ou muito seco, há dificuldades adicionais para cravar o anel e retirar a amostra. Isso implica tempo de trabalho das equipes de coleta, encarecendo os custos de amostragem, pois o processo exige cuidado e fica moroso. No laboratório, a massa de solo do anel volumétrico é secada e depois pesada em balança analítica para obter a massa e ter o dado de densidade”, explicou Martin Neto.



O artigo LIBS for rapid soil bulk density and carbon stock estimations: toward scalable soil carbon monitoring pode ser lido em: bsssjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/ejss.70151.

Resumo da Notícia

Pesquisadores da Embrapa desenvolveram uma tecnologia que emprega laser e inteligência artificial para estimar simultaneamente a densidade do solo e o teor de carbono de forma rápida e econômica. Diferentemente dos métodos tradicionais, que exigem amostras intactas e processos demorados, essa técnica permite a coleta de amostras deformadas, simplificando o procedimento e reduzindo custos. A tecnologia utiliza espectroscopia de emissão por plasma induzido por laser (LIBS) combinada com modelos de aprendizado de máquina para analisar a composição e estrutura do solo, abrangendo amostras de diversos biomas brasileiros. Essa inovação pode acelerar o monitoramento ambiental e impulsionar o mercado de créditos de carbono, beneficiando laboratórios, produtores rurais e certificadoras. O método representa um avanço significativo para a agricultura de precisão e para iniciativas que buscam maior frequência e precisão na avaliação dos estoques de carbono no solo.

Resumo editorial produzido pela plataforma com apoio de inteligência artificial.

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