Predicting soil quality indices with near infrared analysis in a wildfire chronosequence

We investigated the power of near infrared (NIR) analysis for the quantitative assessment of soil quality in a wildfire chronosequence. The effect of wildfire disturbance and soil engineering activity of earthworms on soil organic matter quality was first assessed with principal component analysis of NIR spectra. Three soil quality indices were further calculated using an adaptation of the method proposed by Velasquez et al. [Velasquez, E., Lavelle, P., Andrade, M. GISQ, a multifunctional indicator of soil quality. Soil Biol Biochem 2007; 39: 30663080.], each one addressing an ecosystem service provided by soils: organic matter storage, nutrient supply and biological activity. Partial least squares regression models were developed to test the predicting ability of NIR analysis for these soil quality indices. All models reached coefficients of determination above 0.90 and ratios of performance to deviation above 2.8. This finding provides new opportunities for the monitoring of soil quality, using NIR scanning of soil samples. / Nous avons étudié la capacité de l'analyse proche infrarouge (PIR) pour l'évaluation quantitative de la qualité du sol dans une chronoséquence d'incendies. L'effet de perturbation d'incendie et l'activité d'ingénieur du sol des vers de terre sur la qualité de matière organique ont été d'abord évalués avec l'analyse en composantes principales de spectres PIR. Trois indices de qualité de sol ont été ensuite calculés en adaptant la méthode proposée par Velasquez et al. [Velasquez, E., Lavelle, P., Andrade, M. GISQ, un indicateur multifonctionnel de qualité de sol. Sol Biol Biochem 2007; 39 : 3066-3080.], Chacun ciblant un service écosystémique fourni par le sol : le stockage de matière organique, la fourniture de substances nutritives et l'activité biologique. Des modèles de régression PLS ont été développés pour évaluer la capacité de prévision d'analyse de l'analyse PIR pour ces indices de qualité de sol. Tous les modèles ont atteint les coefficients de détermination au-dessus de 0.90 et un rapport de performance à la déviation au-dessus de 2.8. Ces résultats fournissent de nouvelles perspectives pour le contrôle de qualité du sol, utilisant l'analyse PIR