Soil is a fundamental natural resource for the balance of life on the planet and for economic development, however most agricultural areas in the world are not fully known, the knowledge of the physical-chemical properties of the soil and its spatial variability constitute the essence for its sustainable use, planning and adequate management, aiming at greater productivity and conservation. Our objective with this work was to set up a Brazilian Soil Spectral Library (BSSL), evaluate the variability, characterize and discriminate soils from the spectra, and study how a soil spectral library can help in the routine of traditional soil laboratories. We also seek to develop an algorithm that allows the prediction of soil attributes via spectra and the availability of this prediction algorithm on the internet. Soil samples were obtained by donation by researchers and laboratories throughout Brazil, underwent a spectroscopic determination process in the range between 350 and 2500 nm (vis-NIR-SWIR) and some of them underwent analysis in the range of 2500 to 25000 nm (MIR) and X-ray fluorescence (XRF). BSSL allows extracting and associating inherent spectral information with geographic and environmental variables. With the development of BSSL, it was possible: I) to demonstrate the potential of a spectral library for the management of tropical soils, and II) to relate the spectral reflectance of the soil with regions and states, biomes, geology, soil classes and vegetation. This study proved that spectral information can be used to characterize the soil and its variation and diversity in the Brazilian soil, in addition to having managed to assemble a database with soil patterns via spectrum and soil attribute prediction models that can be accessed by the community and thus implement its use in future soil surveys. It was also possible to identify how the use of spectral analysis can be inserted into the routine of soil analysis laboratories, showing the potential of hybrid laboratories.

O solo é um recurso natural fundamental para o equilíbrio da vida no planeta e para o desenvolvimento econômico, no entanto a maior parte das áreas agrícolas do mundo não é totalmente conhecida, o conhecimento das propriedades físico-químicas do solo e sua variabilidade espacial constituem a essência para seu uso sustentável, planejamento e manejo adequado, visando maior produtividade e conservação. Nosso objetivo com esse trabalho foi montar uma Biblioteca Espectral de Solos do Brasil (BESB), avaliar a variabilidade, caracterizar e discriminar os solos a partir dos espectros, além de estudar como uma biblioteca espectral de solo podem auxiliar na rotina de laboratórios tradicionais de solo. Buscamos também, desenvolver um algoritmo que permita a predição de atributos de solos via espectros e a disponibilização esse algoritmo de predição na internet. As amostras de solo foram obtidas pela doação por pesquisadores e laboratórios de todo o Brasil, passaram por processo de determinação espectroscópica na faixa entre 350 a 2500 nm (vis-NIR- SWIR) e algumas delas passaram por análise na faixa de 2500 a 25000nm (MIR) e fluorescência de raio X (XRF). A BESB permite extrair e associar a informação espectral inerente com as variáveis geográficas e ambientais. Com o desenvolvimento da BESB, foi possível: I) demonstrar o potencial de uma biblioteca espectral para o manejo de solos tropicais, e II) relacionar a refletância espectral do solo com as regiões e estados, biomas, geologia, classes de solos e vegetação. Esse estudou provou que as informações espectrais podem ser utilizadas para caracterizar o solo e sua variação e diversidade no solo brasileiro, além de termos conseguido montar um banco de dados com padrões de solos via espectro e modelos de predição de atributos do solo que pode ser acessado pela comunidade e com isso implementar a sua utilização em futuros levantamentos de solos. Foi possível também identificar como o uso de análises espectrais pode ser inserido na rotina dos laboratórios de análise de solo, mostrando o potencial dos laboratórios híbridos.