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Resumo

A aplicação de funções de pedotransferto para estimativa de atributos do solo tem vantagens econômicas e ambientais. No entanto, a escolha adequada dos modelos é essencial para obter alta precisão. O objetivo deste estudo foi avaliar o potencial de suscetibilidade magnética (χ) para estimar o teor de argila do solo e comparar a precisão de estimativa utilizando modelos lineares (regressão linear simples, SLR) e não lineares (modelo de energia, PM e redes neurais artificiais, ANNs). Uma área de aproximadamente 870 ha, cultivada com cana-de-açúcar no sudeste do Brasil, foi delimitada e georreferenciada para a coleta de amostras de solo. Foram coletadas amostras de solo a cada 2,5 ha (0,00-0,25 m), resultando em 372 pontos. Um transect foi direcionado na área, e outras 132 amostras de solo foram coletadas em intervalos regulares de 30 m na mesma camada. As amostras foram enviadas ao laboratório e os valores de χ foram obtidos para todos os pontos. Foram desenvolvidas funções de pedotransfer para estimar o teor de argila do solo utilizando os valores χ. Os modelos foram calibrados com os 372 pontos coletados da malha regular da área de 870 ha, utilizando os 132 pontos do transect para validação. Independentemente do tipo de modelo aplicado às funções de pedotransfer, χ mostrou-se altamente preciso para estimar o teor de argila do solo. No entanto, as ANNs e PM aumentaram a precisão de estimativa, atenuaram o erro e aumentaram a precisão de estimativa para amostras de solo com teor de argila abaixo de 200 g kg−1.