Sufficiency index for defining nitrogen recommendation in brachiaria grass pasture / Índice de suficiência para a definição de recomendação de nitrogênio em pastagem de capim braquiária

In addition to be absorbed by plants, nitrogen (N) applied in the soil is subject to loss by leaching, volatilization and microorganism immobilization. The spectral characteristics of plants have been used for defining the N fertilizer rate. However, it has been a challenge to translate the sensor readings into the N rate. Thus, the aim of the present study was to evaluate three spectral variables to recommend variable rate N fertilization in Brachiaria decumbens using the Nitrogen Sufficiency Index (NSI). The five treatments consisted of a control plot (without nitrogen application), a reference plot with a fixed N rate of 150 kg ha-1 and three different spectral readings for applying N at variable rates. In the variable rate plots were initially applied a N rate equal to 50% of that in the reference plot, and the following rates were defined based on NSI. The three spectral variables were: a portable chlorophyll meter readings, Visible Atmospherically Resistant Index (VARIRedEdge) and the ratio between Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index and Optimized Soil Adjusted Vegetation Index (MCARI/OSAVI). The experiment was conducted in randomized block design with five replicates during three plant harvesting. The forage was harvested when the plant height was 25 cm in the reference plot. The variable rate treatments presented better nitrogen use efficiency than the fixed rate treatment. The portable chlorophyll meter was more suitable than the used vegetation indices to recommend variable N rate fertilization since their plots produced the same dry biomass matter as in the fixed rate plot with less amount of fertilizer applied.

Além de ser absorvido pelas plantas, o nitrogênio (N) aplicado no solo está sujeito à perda por lixiviação, volatilização e imobilização pelos microrganismos. As características espectrais das plantas têm sido usadas para definir a taxa de aplicação de fertilizante nitrogenado. No entanto, tem sido um desafio transformar as leituras dos sensores em taxas de N. Assim, o objetivo do presente estudo foi avaliar três variáveis espectrais para recomendar adubação nitrogenada a taxa variável em Brachiaria decumbens, usando o Índice de Suficiência de Nitrogênio (NSI). Os cinco tratamentos consistiram de uma testemunha (sem aplicação de N), de uma parcela de referência com uma taxa de N fixa de 150 kg ha-1 e três leituras espectrais diferentes para a aplicação de N a taxas variáveis. Na taxa variável, as parcelas receberam inicialmente uma taxa de N igual a 50% da parcela de referência, e as seguintes taxas foram definidas com base no NSI. As três variáveis espectrais foram: as leituras do medidor portátil de clorofila (SPAD), Visible Atmospherically Resistant Index (VARIRedEdge) e a razão entre Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index e Optimized Soil Adjusted Vegetation Index (MCARI/OSAVI). O experimento foi conduzido em delineamento em blocos casualizados, com cinco repetições durante três colheitas da planta. A forragem foi colhida quando a altura da planta atingiu 25 cm na parcela de referência. Os tratamentos a taxa variável apresentaram melhor eficiência de uso de N do que o tratamento a taxa fixa. O medidor portátil de clorofila foi mais adequado que os índices de vegetação usados para recomendar a adubação nitrogenada à taxa variada uma vez que suas parcelas produziram a mesma massa seca que na parcela a taxa fixa com uma menor quantidade de N aplicado.

Variabilidade espacial de atributos físico-químicos do solo usando técnicas de análise de componentes principais e geoestatística / Spatial variability of physical and chemical attributes of soil using techniques of principal component analysis and geoestatisc

Este trabalho tem por objetivo utilizar a análise multivariada em conjunto com a geoestatística para estudo da variabilidade espacial dos atributos físico-químicos do solo em áreas de plantio direto de soja em sucessão com milho. Em um talhão de 22 hectares, para a qual foi definida uma grade amostral de 40 x 40 m, perfazendo um total de 120 pontos, foram coletadas em cada ponto amostras de solo para análises físico-químicas. Os dados foram analisados por meio de componentes principais como forma a identificar novas variáveis, gerando-se novos valores para cada ponto amostral. Foram extraídos três componentes, que explicaram 78,11% da variabilidade total dos dados. Em seguida, foi utilizada a análise geoestatística para verificar a existência de dependência espacial dos dados gerados para as componentes principais selecionadas, o que foi feito a partir do ajuste de funções teóricas aos modelos de semivariogramas experimentais. A CP2 não apresentou dependência espacial. As componentes principais 1 e 3 apresentaram dependência espacial e correlacionaram-se respectivamente, com a textura e fertilidade do solo e com a acidez do solo. A técnica de análise multivariada em conjunto com a geoestatística diminuiu o número de mapas facilitando a análise da variabilidade espacial dos atributos avaliados.

This study aims to use multivariate analysis in conjunction with geostatistics to spatial variability of physical and chemical attributes of soil in areas of no-till soybean in rotation with corn. In a plot of 22 hectares, which was set for a sampling grid of 40 x 40 m, a total of 120 points were collected at each point soil samples for physical and chemical analysis. Data were analyzed using principal components as a way to identify new variables, generating new values for each sample point. Were extracted three components that accounted for 78.11% of total data variability. Then, geostatistical analysis was used to verify the existence of spatial dependence of data generated for the selected principal components, which was made from the set of functions to theoretical models of experimental semivariograms. The CP2 showed no spatial dependence. The principal components 1 and 3 spatially dependent and correlated respectively, with the texture and soil fertility and soil acidity. The multivariate analysis in conjunction with geostatistical decreased the number of maps to facilitate analysis of spatial variability of attributes.

Definição de zonas de manejo a partir de mapas de condutividade elétrica e matéria orgânica / Definition of management zones from maps of electrical conductivity and organic matter

Este trabalho teve por objetivo definir zonas de manejo com base na variabilidade espacial da condutividade elétrica aparente do solo e da matéria orgânica, em áreas de plantio direto de milho e soja. Para caracterizar a variabilidade espacial foram utilizados métodos geoestatísticos. Comprovada a dependência espacial foram elaborados os mapas temáticos, por meio da krigagem. Para delimitação das zonas de manejo a partir dos mapas de variabilidade interpolados foi utilizado o algoritmo fuzzi K-means e para definição do número ótimo de classes foi determinado o índice de perfomance fuzzi e entropia da partição modificada. As variáveis utilizadas para a definição das zonas de manejo foram a altitude, a condutividade elétrica a 20 cm e 40 cm de profundidade e a matéria orgânica. A partir destas variáveis foram gerados sete mapas de zonas de manejo, e posteriormente pelo teste de Kappa foi analisada a concordância entre os mapas gerados pelas zonas de manejo e os mapas das propriedades físico-químicas do solo. Como resultado verificou-se o valor ótimo de número de classes igual a dois. Os melhores resultados na classificação das zonas de manejo, para os atributos referentes a textura do solo são observados a partir de mapas de matéria orgânica ou de condutividade elétrica e, para os atributos químicos, a partir de mapas de matéria orgânica ou de altitude e matéria orgânica. As zonas de manejo definidas a partir da condutividade elétrica a 20 cm permitiram detectar diferenças significativas entre as médias de produtividade de soja.

This study aimed to define management zones based on spatial variability of soil apparent electrical conductivity and organic matter in areas of tillage. To characterize the spatial geostatistical methods were used. Proven spatial dependence was prepared thematic maps through kriging. For delineation of management zones based on maps of variability was interpolated using the Fuzzy K-means algorithm and to define the optimal number of classes was determined Fuzzy performance index and entropy of the partition changed. The variables used for defining management zones were altitude, the electrical conductivity at 20 cm and 40 cm depth and organic matter. From these seven variables were generated maps of management zones, and later by the Kappa test was analyzed the correlation between the maps generated by the management zones and maps of the physical and chemical properties of soil. As a result there was an optimum number of classes equal to two, with the attributes related to soil texture management zone maps from organic matter or electrical conductivity and the chemical zone management from maps of organic matter or organic matter and altitude showed better results in their classification. The management zones defined from the electrical conductivity at 20 cm allowed us to detect significant differences between the average yield of soybean.