Validación de un modelo para la estimación del contenido de agua del suelo mediante espectroscopía en el infrarrojo cercano

El monitoreo del contenido de humedad en el suelo es especialmente importante, ya que proporciona información relevante para tomar decisiones acertadas, en cuanto a riego, fertirriego y manejo del estrés hídrico. Este trabajo tiene como objetivo validar un modelo de estimación del contenido de agua en el suelo, mediante espectroscopía de reflectancia difusa en el rango del infrarrojo cercano. Los suelos evaluados provienen de los municipios de Puerto Gaitán (Meta), Espinal (Tolima) y Mosquera (Cundinamarca). En los dos primeros se establecieron redes rígidas, para seleccionar los puntos de muestreo y empleando dos profundidades en cada caso (0-10 y 10-30; 0-10 y 10-25 cm, respectivamente). Para el tercero, se describieron 77 calicatas y se tomaron muestras a 0-10 y 10-35 cm de profundidad. Posteriormente, se evaluó el contenido de humedad considerando 0, 15 y 30 % de humedad. Los datos obtenidos se analizaron con estadística descriptiva. Se empleó la validación cruzada y externa para cada modelo y se obtuvo un modelo general, a partir de los datos de los tres sitios. Los modelos obtenidos para cada sitio de muestreo y el modelo general tienen buena capacidad predictiva. Según los resultados, se afirma que la espectroscopía de reflectancia difusa NIR es una excelente opción para determinar el contenido de agua en el suelo. De igual manera, a partir del análisis de componentes principales, se identificó una diferenciación entre contenidos de agua de los suelos estudiados.

Monitoring soil moisture content is especially important as it provides relevant information for making informed decisions regarding irrigation, fertigation, and water stress management. This study aims to validate a model for estimating soil water content using diffuse reflectance spectroscopy in the near-infrared range. The evaluated soils come from the municipalities of Puerto Gaitán (Meta), Espinal (Tolima), and Mosquera (Cundinamarca). In the first two municipalities, rigid networks were established to select sampling points, with two depths considered for each case (0-10 and 10-30 cm; 0-10 and 10-25 cm, respectively). For the third municipality, 77 soil pits were described, and samples were taken at depths of 0-10 and 10-35 cm. Subsequently, moisture content was evaluated at 0, 15, and 30 % moisture levels. The obtained data were analyzed using descriptive statistics. Cross-validation and external validation were applied to each model, and a general model was developed based on the data from all three sites. The obtained models for each sampling site and the general model demonstrated good predictive capacity. Based on the results, it is affirmed that near-infrared diffuse reflectance spectroscopy is an excellent option for determining soil water content. Similarly, principal component analysis identified differentiation between water contents of the studied soils.

Effect of Soil and Climatic Conditions on Brown Spot Occurrence in Rice Lowland across Four Agro-climatic Zones of Côte d’Ivoire

Aims: To evaluate interaction of soil pH and acidity with weather on Rice Brown spot (BS) occurrence in rice lowlands. Study Design: Cross sectional study. Place and Duration of Study: Four distinct rice lowlands belonging to different climatic zones (forest, transitional and savanna) of Côte d’Ivoire during cropping seasons of 2021. Methodology: BS characterization were done in different farmer fields where soil samples were also collected during dry and rainy seasons. Soil silicon and acidity were determined in those samples and rice grain yield at harvest time were recorded in different sites. Weather data related to sites and seasons were used to find out correlations. Results: Occurrence of BS was found in forest zones with scores of 4 and 3 compared to 1 and 2 in savanna and transitional zones, respectively, with seasonal variation. Both rice production and the occurrence of BS were explained by soil parameters in conjunction with climatic parameters. Rainfall (R=0.38) and relative humidity (R=0.64) leaded BS occurrence and decrease of yield. Wind speed (R=0.62) and air maximum temperature (R= 0.63) were the determinant factors affecting rice yields. Si was found to be a component of sustainable soil management that interferes with soil pH in all climatic zones. Combined with Temperature, both soil parameters predicted BS occurrence over 50%. Conclusion: Temperature decrease BS pathogens occurrence whereas high humidity increases its spread. Those parameters combined with silicon which interferes with pH could leads sustainable solutions in BS control. Furthermore, having a deep understanding with rice varietal considerations can significantly improve strategies related to rice cultivation and protection.

Spatial variability of soil fertility under agroforestry system and native forest in eastern Amazonia, Brazil

The usage of spatial tools might be helpful in the optimization of decision-making regarding soil management, with technologies that assist in the interpretation of information related to soil fertility. Therefore, the present study evaluated the spatial variability of chemical attributes of the soil under an agroforestry system compared to a native forest in the municipality of Tomé-açu, Eastern Amazon, Brazil. Soil samples were performed at 36 points arranged in a 55 x 55 m grid. The soils were prepared and submitted to analysis in order to determine pH in H2O, exchangeable calcium, magnesium, potassium and aluminium, available phosphorus, potential acidity, organic matter, bases saturation and aluminium saturation. For each soil attribute, the spherical, gaussian and exponential models were adjusted. After the semivariograms fitting, data interpolation for assessment of spatial variability of the variables was performed through ordinary kriging. The spherical and gaussian models were the most efficient models in estimation of soil attributes spatial variability, in most cases. Most of variables presented a regular spatial variability in their respective kriging maps, with some exceptions. In general, the kriging maps can be used, and we can take them as logistical maps for management and intervention practices in order to improve the soil fertility in the study areas. The results principal components indicate the need for integrated management of soil chemical attributes, with localized application of acidity correctors, fertilizers and other types of incomes, using the spatial variability of these fertility variables.

Correlation between vegetation indexes generated at Vitis Vinifera L. and soil, plant and production parameters for emergency application in decision making / Correlação entre indices de vegetação gerados em Vitis Vinifera L. e parâmetros de solo, planta e produção para aplicação emergencial na tomada de decisão

Correlation between proximal sensing techniques and laboratory results of qualitative variables plus agronomic attributes was evaluated of a 3,0 ha vineyard in the county of Muitos Capões, Northeast of Rio Grande do Sul State, Brazil, in Vitis vinifera L. at 2017/2018 harvest, aiming to evaluate the replacement of conventional laboratory analysis in viticulture by Vegetation Indexes, at situations were laboratory access are unavailable. Based on bibliographic research, looking for vegetative indexes developed or used for canopy reflectance analysis on grapevines and whose working bands were within the spectral range provided by the equipment used, a total of 17 viable candidates were obtained. These chosen vegetation indices were correlated, through Pearson (5%), with agronomic soil attributes (apparent electrical conductivity, clay, pH in H2O, phosphorus, potassium, organic matter, aluminum, calcium, magnesium, effective CTC, CTC at pH 7.0, zinc, copper, sulfur and boron) for depths 0 -20 cm and 20-40 cm, and plant tissue (Nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, sulfur, copper, zinc, iron, manganese and boron) , in addition to some key oenological and phytotechnical parameters for the quantification of wine production and quality. One hundred and thirty ninesignificant correlations were obtained from this cross, with 36 moderate coefficients between 19 parameter variables versus 12 of the indexes. We concluded that in cases where access or availability of laboratory analyzes is difficult or impracticable, the use of vegetation indices is possible if the correlation coefficients reach, at least, the moderate magnitude, serving as a support to decision making until the lack analytical structure to be remedied.

Avaliou-se a correlação entre as técnicas de sensoriamento proximal e os resultados laboratoriais de variáveis qualitativas, mais os atributos agronômicos do solo de um vinhedo de 3,0 ha no município de Muitos Capões, região nordeste do estado do Rio Grande do Sul, Brasil, na safra 2017/2018. Objetivou avaliar a substituição das análises laboratoriais convencionais em viticultura por Índices de Vegetação, em situações de indisponibilidade de acesso ao laboratório. Com base em pesquisa bibliográfica, buscaram-se índices vegetativos desenvolvidos ou utilizados para análise de refletância de dossel em videiras e cujas bandas de trabalho estavam dentro do intervalo espectral fornecido pelo equipamento utilizado, obtendo-se um total de 17 candidatos viáveis. Esses índices de vegetação escolhidos foram correlacionados, por meio de Pearson (5%), com atributos agronômicos do solo (condutividade elétrica aparente, argila, pH em H2O, fósforo, potássio, matéria orgânica, alumínio, cálcio, magnésio, CTC efetivo, CTC em pH 7,0, zinco, cobre, enxofre e boro) para profundidades de 0 - 20 cm e 20 - 40 cm, e tecido vegetal (nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio, magnésio, enxofre, cobre, zinco, ferro, manganês e boro), além de alguns parâmetros enológicos e fitotécnicos essenciais para a quantificação da produção e qualidade do vinho. Deste cruzamento foram obtidas 139 correlações significativas, resultando 36 coeficientes moderados entre 19 variáveis de parâmetros versus 12 dos índices. Concluímos que nos casos em que o acesso ou disponibilidade de análises laboratoriais é difícil ou impraticável, a utilização de índices de vegetação é possível, desde que os coeficientes de correlação atinjam, pelo menos, a magnitude moderada, servindo como suporte para a tomada de decisão até a falta de estrutura analítica ser remediada.

Aplicación de redes neuronales convolucionales para la detección del tizón tardío Phytophthora infestans en papa Solanum tuberosum / Application of convolutional neural networks for detection of the late blight Phytophthora infestans in potato Solanum tuberosum

RESUMEN La presencia del tizón tardío o gota en el cultivo de papa afecta directamente el crecimiento de la planta y el desarrollo del tubérculo, por ello, es importante la detección temprana de la enfermedad. Actualmente, la aplicación de redes neuronales convolucionales es una oportunidad orientada a la identificación de patrones en la agricultura de precisión, incluyendo el estudio del tizón tardío, en el cultivo de papa. Este estudio describe un modelo de aprendizaje profundo capaz de reconocer el tizón tardío en el cultivo de papa, por medio de la clasificación de imágenes de las hojas. Se utilizó, en la aplicación de este modelo, el conjunto de datos aumentado de PlantVillage, para entrenamiento. El modelo propuesto ha sido evaluado a partir de métricas de rendimiento, como precisión, sensibilidad, puntaje F1 y exactitud. Para verificar la efectividad del modelo en la identificación y la clasificación del tizón tardío y comparado en rendimiento con arquitecturas. como AlexNet, ZFNet, VGG16 y VGG19. Los resultados experimentales obtenidos con el conjunto de datos seleccionado mostraron que el modelo propuesto alcanza una exactitud del 90 % y un puntaje F1, del 91 %. Por lo anterior, se concluye que el modelo propuesto es una herramienta útil para los agricultores en la identificación del tizón tardío y escalable a plataformas móviles, por la cantidad de parámetros que lo comprenden.

ABSTRACT The presence of late blight in potato crops directly affects plant growth and tuber development; therefore, early detection of the disease is important. Currently, the application of convolutional neural networks is an opportunity oriented to the identification of patterns in precision agriculture, including the study of late blight in potato crops. This study describes a deep learning model capable of recognizing late blight in potato crops by means of leaf image classification. The PlantVillage augmented dataset was used in the application of this model for training. The proposed model has been evaluated from performance metrics such as precision, sensitivity, F1 score, and accuracy; to verify the effectiveness of the model in the identification and classification of late blight and compared in performance with architectures such as AlexNet, ZFNet, VGG16, and VGG19. The experimental results obtained with the selected data set showed that the proposed model achieves an accuracy of 90 % and an F1 score of 91 %. Therefore, it is concluded that the proposed model is a useful tool for farmers in the identification of late blight and scalable to mobile platforms due to the number of parameters that comprise it.

Spatial variability of soil penetration resistance in the lowland area cultivated with soybean / Variabilidade espacial da resistência do solo à penetração em área de várzea cultivada com soja

ABSTRACT: This study determined the spatial variability of soil penetration resistance and yield of the soybean crop in lowland areas. The soil resistance to penetration at four different depths (0 to 0.10 m; 0.11 to 0.20 m; 0.21 to 0.30 m and 0.31 to 0.40 m), volumetric humidity of the soil at two depths (0 to 0.20 m and 0.21 to 0.40 m) and soybean yield were determined in an area of 1.13 hectares, using a sample mesh of 10 x 10 m. The corresponding data were subjected to descriptive statistical analysis. Pearson's simple linear correlation analysis (p≤0.05) was conducted and the spatial dependence was assessed by analyzing the isotropic semivariograms using spherical, exponential, linear, and Gaussian models. The results showed that the soil penetration resistance increased with depth, with restrictive values to root growth between 0.05 and 0.35 m. There was no correlation between yield and soil penetration resistance, and the semivariograms did not show a defined ascending region regarding the soil penetration resistance data. For the conditions under which the experiment was conducted, the sample 10 x 10 m mesh was suitable for assessing the spatial variability of soil resistance to penetration in depths exceeding 0.10 m.

RESUMO: Este trabalho teve como objetivo identificar a variabilidade espacial da resistência do solo à penetração e na produtividade da cultura da soja, em área de várzea. Foram realizadas determinações de resistência do solo à penetração, em quatro profundidades (0 a 0,10 m; 0,11 a 0,20 m; 0,21 a 0,30 m e 0,31 a 0,40 m); umidade volumétrica do solo, em duas profundidades (0 a 0,20 m e 0,21 a 0,40 m); e produtividade da soja em uma área de 1,13 hectares, utilizando-se malha amostral de 10 x 10 m. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva. Realizou-se análise de correlação linear simples de Pearson (p≤0,05) e a dependência espacial foi avaliada pela análise de semivariogramas isotrópicos, utilizando os modelos: esférico, exponencial, linear e gaussiano. Os resultados indicaram que, a resistência do solo à penetração aumentou em profundidade, com valores restritivos ao crescimento radicular entre 0,05 e 0,35 m. Não se obteve correlação entre produtividade e resistência do solo à penetração sendo que, para os dados de resistência do solo à penetração, os semivariogramas não apresentaram uma região ascendente definida. Para as condições em que o experimento foi realizado, a malha amostral de 10 x 10 m utilizada foi adequada para avaliar a variabilidade espacial da resistência do solo à penetração em profundidades superiores a 0,10 m.

Evaluation of the nutritional status of corn by vegetation indices via aerial images / Avaliação do estado nutricional do milho por índices de vegetação de imagens aéreas

ABSTRACT: The objective of this study is to determine the vegetation indices (IV) as a means of identifying the nutritional status of corn, with respect to the soil nitrogen and potassium, using the aerial images received through an RGB camera loaded on an unmanned aerial vehicle. The images were obtained for an experiment of the nitrogen levels (0, 60, 120 and 180 kg ha-1) and potassium levels (0, 50, 100 and 150 kg ha-1), in the random block design, with a factorial scheme of 4 x 4, having three repetitions. Ten leaves were plucked per plot during the flowering phase to assess the total N (NF) and K+ leaf contents. The Pearson's correlation analysis, as well as the analyses of variance and regression between the IV and the concentrations of N and K2O. NF, K+ and the grain yield, responded only to the soil N levels. A significant correlation was observed for the indices of Red Index, Normalized Difference Index and Visible Atmospherically Resistant Index with the NF, which endorses them as favorable in identifying the nutritional standing of corn, with respect to the N level. Not even a single one of the indices evaluated could detect the nutritional ranking of corn in the context of the potassium level.

RESUMO: O estudo teve como objetivo avaliar índices de vegetação (IV) para detecção do status nutricional do milho com relação ao nitrogênio e potássio por meio de imagens aéreas obtidas por câmera RGB embarcada em veículo aéreo não tripulado. As imagens foram adquiridas em ensaio de níveis de nitrogênio (0, 60, 120 e 180 kg ha-1) e potássio (0, 50, 100 e 150 kg ha-1), em blocos ao acaso, fatorial 4 x 4, com três repetições. Coletaram-se dez folhas por parcela na fase de florescimento para avaliação do teor foliar de N total (NF) e K+. Efetuou-se análise de correlação de Pearson, análise de variância e de regressão entre os IV e os níveis de N e de K2O. NF, K+ e a produtividade de grãos responderam apenas aos níveis de N no solo. Houve correlação significativa para os índices Excess Red Index, Normalized Difference Index e Visible Atmospherically Resistant Index com o NF, que os credencia como promissores na detecção do status nutricional do milho em relação ao N. Nenhum dos índices avaliados foi capaz de detectar o status nutricional do milho com relação ao potássio.

Effects of storage on vis-NIR-SWIR reflectance spectra of Mombasa grass leaf samples / Efeitos do armazenamento no espectro de reflectância vis-NIR-SWIR de amostras foliares de capim Mombaça

ABSTRACT: Vis-NIR-SWIR reflectance spectra of leaf samples, collected in the laboratory, allow the calibration of predictive models to quantify their physicochemical attributes in a practical manner and without producing chemical residues. This technique should enable the development of management strategies for intensification of pasture use. However, spectral analysis performed in the laboratory may be affected by the deterioration of plant material during transport from the field to the lab, so storage methods are necessary. This research aimed to evaluate the effects of different storage methods on the spectral response of Mombasa grass leaves. Three methods were evaluated: (i) artificially refrigerated environment, (ii) humid environment, and (iii) without microenvironment control. These methods were tested in five different storage times: 2 hours, 4 hours, 8 hours, 24 hours and 48 hours. The spectral behavior of the leaves still inserted in the plant was used as a quality reference. Results showed notable changes at the earliest storage time for the treatment without microenvironment control. Both methods with microenvironment control stabilized the occurrence of spectral changes over 48 hours of the samples storage, thus both were suggested for this species.

RESUMO: Espectros de reflectância vis-NIR-SWIR de amostras foliares, coletados em laboratório, permitem a calibração de modelos preditivos para quantificação de seus atributos físico-químicos de maneira prática e sem produção de resíduos químicos. Esta técnica permite o desenvolvimento de estratégias de manejo para a intensificação do uso de pastagens. Contudo, análises espectrais realizadas em laboratório podem ser afetadas pela deterioração do material vegetal durante o transporte do campo ao laboratório, fazendo-se necessário a utilização de métodos de armazenamento. O presente trabalho objetivou avaliar o efeito de diferentes métodos de armazenamento na resposta espectral de folhas de capim Mombaça. Avaliou-se três métodos: (i) ambiente refrigerado artificialmente; (ii) ambiente úmido; e (iii) ao ar livre, sem controle do microambiente; assim como, cinco diferentes tempos de armazenamento: 2 horas, 4 horas, 8 horas, 24 horas e 48 horas. O comportamento espectral das folhas ainda inseridas na planta foi utilizado como referência de qualidade. Os resultados mostraram alterações pronunciadas para o armazenamento ao ar livre já nos primeiros intervalos de tempo. Ambos métodos com controle de microambiente permitiram estabilizar a ocorrência de alterações espectrais ao longo das 48h de armazenamento das amostras, sendo ambos sugeridos para esta espécie.

In situ remote sensing as a strategy to predict cotton seed yield / Sensoriamento remoto in situ como estratégia para previsão do rendimento de semente de algodão

Crop harvest scheduling and profits and losses predications require strategies that estimate crop yield. This work aimed to investigate the contribution of phenological variables using path analysis and remote sensing techniques on cotton boll yield and to generate a model using decision trees that help predict cotton boll yield. The sampling field was installed in Chapadão do Céu, in an area of 90 ha. The following phenological variables were evaluated at 30 sample points: plant height at 26, 39, 51, 68, 82, 107, 128, and 185 days after emergence (DAE); number of floral buds at 68, 81, 107, 128, and 185 DAE; number of bolls at 185 DAE; Rededge vegetation index at 23, 35, 53, 91, and 168 DAE; and cotton boll yield. The main variables that can be used to predict cotton boll yield are the number of floral buds (at 107 days after emergence) and the Rededge vegetation index (at 53 and 91 days after emergence). To obtain higher cotton boll yields, the Rededge vegetation index must be greater than 39 at 53 days after emergence, and the plant must present at least 14 floral buds at 107 days after emergence.

O escalonamento de colheitas e a previsão de ganhos e perdas requerem estratégias que estimam a produtividade das culturas. Este trabalho teve como objetivo investigar a contribuição de variáveis fenológicas utilizando técnicas de análise de trilha e sensoriamento remoto sobre a produtividade de algodão em caroço e gerar um modelo utilizando árvores de decisão que ajudam a prever esta variável. O campo de amostragem foi instalado em Chapadão do Céu, em uma área de 90 ha. As seguintes variáveis fenológicas foram avaliadas em 30 pontos amostrais: altura das plantas aos 26, 39, 51, 68, 82, 107, 128 e 185 dias após a emergência (DAE); número de gemas florais aos 68, 81, 107, 128 e 185 DAE; número de cápsulas a 185 DAE; Índice de vegetação Rededge em 23, 35, 53, 91 e 168 DAE; e produção de algodão em caroço. As principais variáveis que podem ser utilizadas para prever a produção de caroço de algodão são o número de gemas florais (aos 107 dias após a emergência) e o índice de vegetação de Rededge (aos 53 e 91 dias após a emergência). Para obter maiores produtividades de algodão, o índice de vegetação de Rededge deve ser superior a 39 aos 53 dias após a emergência e a planta deve apresentar pelo menos 14 gemas florais aos 107 dias após a emergência.

Soil attributes and weed seedbank spatial correlation / Correlação espacial entre atributos físicos e químicos do solo e o banco de sementes de plantas infestantes

The crop yield potential is affected by the crop-weed competition and their control create a dependence on herbicide use who brings, as consequence, soil impacts. Knowing the weed's spatial distribution on the field is a feasible alternative for improving the crop yield. The goal of this paper is the identification of the spatial variability on physical and chemical attributes of soil as well as the weed's seedbank so that, when correlated, may find standards to help on field management. The experiment was conducted on Uberlandia Federal University premises at soybean no-till area. Using georeferenced soil samples, were analyzed the physical and chemical attributes as well as the weed's seedbank. The weed population on controlled environment was quantify, sorting out broadleaf and grassy weeds species. The obtained data were analyzed by descriptive statistic and geostatistics for a semivariogram modeling, interpolation by the kriging methodology and the spatial variability maps achievement. The average value, coefficient of variation (CV%), asymmetry, kurtosis coefficient and the significant linear correlations interfered on data spatial variability which we concluded by the spatial dependences on the attributes that had a linear correlation between them. The semivariograms presented varied range between 202 to 752 meters. Using the maps, verified two different regions for the broadleaf and grassy weeds seedbank. For both situations there was influence by the soil attributes on infestation level, which makes it possible to target the herbicide management reducing costs and the environmental impact. From the analyzed data we conclude that there is a spatial dependence for the physical and chemical soil attributes and their spatial distribution explains the weed seedbank spatial variability.

O potencial produtivo das culturas é afetado pela competição por plantas infestantes e o seu controle cria dependência no uso de herbicidas, com consequente impacto ao solo. Conhecer o comportamento espacial das espécies infestantes é alternativa viável no aumento do lucro das lavouras. O presente trabalho teve por objetivo identificar o comportamento espacial nos atributos físicos e químicos do solo e no banco de sementes de plantas infestantes, de maneira que, ao correlacioná-los possa-se encontrar padrões que auxiliem no manejo das áreas agrícolas. O estudo foi realizado em área pertencente à Universidade Federal de Uberlândia-MG em área cultivada com soja em plantio direto. A partir de amostragens georreferenciadas foi realizada avaliação química e física do solo e determinação do banco de sementes de plantas infestantes. Foi mensurado o número de plantas infestantes em ambiente controlado, separando as espécies germinadas em Folha Estreita e Folha Larga. Os dados foram avaliados pela estatística descritiva e geoestatística, para ajuste de semivariogramas, interpolação por krigagem e obtenção de mapas de distribuição espacial. Os valores de média, CV%, assimetria, curtose, e as correlações lineares significativas inferiram no comportamento espacial dos dados, comportamento verificado pela dependência espacial observada para os atributos com correlação linear significativa entre eles. Os semivariogramas apresentaram alcance variando entre 202 m e 752 m. A partir dos mapas verifica-se duas regiões distintas para o banco de plantas infestantes de folha estreita e larga. Para ambas situações houve contribuição dos atributos do solo nos níveis de infestação, o que possibilita o direcionamento no ajuste de doses herbicidas para redução de custos e impacto ambiental. A partir dos dados conclui-se que há comportamento espacial para atributos químicos e físicos de solo, e a sua distribuição espacial explica o comportamento espacial do banco de sementes de plantas infestantes.

Estimación de la calidad y cantidad de pasto kikuyo (Cenchrus clandestinum (Hochst. ex Chiov.) Morrone) usando imágenes multiespectrales / Estimation of the quality and quantity of Kikuyo grass (Cenchrus clandestinum (Hochst. Ex Chiov.) Morrone) using multispectral images

RESUMEN La evaluación de las praderas destinadas a ganadería es esencial para la productividad de los animales. Los datos de sensores multiespectrales remotos aerotransportados (SM) permiten construir índices de vegetación (VI, por sus siglas en idioma inglés) y relacionarlos con características fisiológicas y biofísicas de las pasturas. El objetivo fue evaluar VI para la estimación de la cantidad y calidad de pasto kikuyo en sistemas lecheros, del norte de Antioquia, Colombia. Se calcularon 10 diferentes VI, con 168 muestras de pasto kikuyo. Las muestras fueron pesadas, para estimar la biomasa verde (BV) y analizadas por espectroscopia del infrarrojo cercano, para los contenidos de proteína bruta (PB), fibra en detergente neutro (FDN) y fibra en detergente ácido (FDA). Los datos, se analizaron usando componentes principales (CP) y modelos aditivos generalizados suavizados. Las variables que más contribuyeron a la formación de la primera componente principal (CP1) fueron el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el índice de vegetación simple (RVI), el índice de vegetación de diferencia normalizada verde (GNDVI), el índice clorofílico verde (Clg) y la BV del pasto kikuyo. Para la segunda componente principal (CP2) fueron el índice de vegetación de diferencia normalizada borde del rojo (RNDVI), el índice borde del rojo de clorofila (Clrg) y PB, FDN y FDA del pasto kikuyo. La BV fue explicada por el NDVI y PB por el RNDVI. La estimación obtenida para FDN y FDA del pasto kikuyo no fueron precisas.

ABSTRACT The evaluation of grazing lands is essential to improve livestock productivity. Data from multispectral airborne sensors allow calculating vegetation indexes (VI) and relating them to physiological and biophysical characteristics of the pastures. The objective of this study was to evaluate the usefulness of VI to estimate the quantity and quality of Kikuyu grass in dairy farms of northern Antioquia, Colombia. We calculated 10 different VI using 168 samples of Kikuyu grass. The samples were weighted to estimate green biomass (BV) and analyzed by near infrared spectroscopy for the contents of crude protein (PB), neutral detergent fiber (FDN) and acid detergent fiber (ADF). Data were analyzed using principal components (CP) and smoothed generalized additive models. The variables that contributed most to the formation of the first principal component (CP1) were the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the Simple Vegetation Index (RVI), the Normalized Difference Vegetation Green Index (GNDVI), the Green Chlorophyll Index (Clg) and the BV of Kikuyu grass. The mayor contributors to the second principal component (CP2) were the Normalized Red-Edge Vegetation Index (RNDVI), the Red-Edge Chlorophyll Index (Clrg), and the PB, NDF and FDA of Kikuyu. The NDVI explained the BV, and the RNDVI explained the PB. The FDN and FDA estimations in Kikuyu were not precise.

Space variability of phenological indicators of common bean crop / Variabilidade espacial dos índices fenológicos da cultura do feijão

Common bean (Phaseolus vulgaris L.) has a representative agricultural holding, not only for the economic value of its production, but also for the large area of growing in Brazil. In the harvest 2016/17, this work was conducted in a Quartzarenic Neosol in the municipality of Cassilândia, MS. The objective of this work was to characterize the structure and magnitude of the spatial distribution of phenological indices of the common bean crop and to map the phenological indices in order to visualize the spatial distribution and to evaluate the spatial correlation among common bean yield and plant variables: grain yield (YIE), mass of one hundred grains (MHG), number of grains per plant (NG), number of grains per pod (NGP), number of pods per plant (NP), dry matter (DM), plant length (PL) and stem diameter (SD), sampled in a grid of 117 georeferenced points (81 points of base grid and 36 points of higher density grid). Analysis of these data through statistical and geostatistical techniques made it possible to verify that the production and yield components presented spatial dependence. There was a positive spatial correlation among common bean yield and the mass of one hundred grains, number of grains per pod and plant length, demonstrating that they have a strong spatial dependence.

A cultura do feijoeiro (Phaseolus vulgaris L.) tem representativa exploração agrícola, não só pelo valor econômico de sua produção, como também pela grande área de cultivo no Brasil. No ano agrícola de 2016/17, este trabalho foi conduzido em um Neossolo Quartzarênico no município de Cassilândia, MS. O trabalho objetivou caracterizar a estrutura e a magnitude da distribuição espacial de índices fenológicos da planta em lavoura de feijão e realizar o mapeamento desses índices fenológicos, de forma a visualizar a distribuição espacial, e avaliar a correlação espacial existente entre a produtividade do feijoeiro e as variáveis da planta: produtividade de grãos (PG), massa de cem grãos (MC), número de grãos por uma planta (GP), número de grãos por uma vagem (GV), número de vagem por uma planta (VP), massa seca de uma planta (MS), comprimento da planta (CO), diâmetro do colmo (DC), amostrados em uma malha de 117 pontos georreferenciados (81 pontos da malha base e 36 pontos de malha com maior densidade). A análise destes dados por meio das técnicas estatísticas e da geoestatística possibilitaram constatar que os componentes de produção e produtividade do feijão apresentaram dependência espacial. Houve destaque na correlação espacial positiva entre a produtividade do feijoeiro e a massa de cem grãos, grãos por vagem e comprimento da planta, demonstrando que as mesmas possuem uma dependência espacial forte.

Productivity of soybean in management zones with application of different sowing densities / Produtividade da soja em zonas de manejo com a aplicação de diferentes densidades de semeadura

ABSTRACT: The present study aimed to assess the efficiency of sowing at variable rates for soybean cultivation in two management zones (MZs) which were defined based on stable attributes and correlated with productivity using the Fuzzy C-means clustering algorithm and the kriging interpolation.Seeding was carried out in the 2015/2016 and 2017/2018 crops with a variation of 20% of seeds and crop row spacing of 0.70m. In each MZ, 8 plots with higher and lower seed density were established. Productivity was measured using a harvest monitor connected to a harvester. Data were filtered and submitted to descriptive analysis. Productivity maps were generated using the inverse square distance interpolation for each seeding density. In the MZ with the highest productive potential (MZ 1), the productivity was 3.39 and 3.18t ha-1, and in the MZ with the lowest productive potential (MZ 2) the productivity was 3.30 and 3.11t ha-1 for the years 2016 and 2018, respectively. Interpolation estimated higher productivity with the application of 15 plants m-1. Based on the economic analysis, it is suggested in this study the application of 214,000 plants ha-1 in both MZs.

RESUMO: O trabalho avaliou a eficiência da semeadura à taxa variada para cultura da soja em duas zonas de manejo (ZMs), as quais foram definidas com base em atributos estáveis e correlacionados com a produtividade, por meio do algoritmo de agrupamento Fuzzy C-means e o interpolador krigagem. A semeadura foi realizada nas safras 2015/2016 e 2017/2018, com variação de 20% de sementes e espaçamento entre linhas de 0,70m. Em cada ZM foram estabelecidas 8 parcelas em que variou-se maior e menor densidade de sementes. A produtividade foi medida com monitor de colheita acoplado em uma colhedora. Os dados foram filtrados e submetidos à análise descritiva, os mapas de produtividade foram gerados utilizando-se o interpolador inverso do quadrado da distância para cada densidade de semeadura. Na ZM com maior potencial produtivo (ZM 1) a produtividade foi de 3,39 e 3,18t ha-1, na ZM de menor potencial produtivo (ZM 2) foi de 3,30 e 3,11t ha-1, para os anos de 2016 e 2018, respectivamente. O interpolador estimou maior produtividade com a aplicação de 15 plantas m-1; pela análise econômica, sugere-se, dentro do estudado, a aplicação de 214.000 plantas ha-1 nas duas ZMs.

Variabilidade espacial da produtividade de milho irrigado e sua correlação com variáveis explicativas de planta / Spatial variability of grain yield of irrigated corn and its correlation with explanatory plant variables

RESUMO: Em decorrência da instabilidade da produtividade das principais culturas associada ao déficit hídrico, tem se tornado cada vez mais frequente a necessidade do uso de tecnologias como a irrigação e a agricultura de precisão (AP). O presente trabalho objetivou avaliar a variabilidade espacial da produtividade de grãos de milho e sua correlação com variáveis explicativas de planta em área irrigada. O estudo foi conduzido nas safras agrícolas 2010/2011 e 2011/2012, em área de 35ha, manejada em sistema plantio direto e irrigação por pivô central. Os componentes de produtividade e a produtividade de grãos foram avaliados seguindo uma malha amostral de 100x100m. A produtividade de grãos e a maior parte dos componentes de produtividade apresentaram baixa dispersão dos dados, condicionando a normalidade dos dados. A produtividade de grãos, mesmo com a irrigação, apresentou elevada variabilidade espacial. Na análise de trilha, verificaram-se altos coeficientes de determinação dos componentes de produtividade com a produtividade de grãos.

ABSTRACT: Due to yield instability of main crops associated to drought, the use of technologies such irrigation and precision agriculture (PA) have been recently adopted in large scale. This study had the objective to assess the spatial variability of corn yield and its correlation with explanatory plant variables in an irrigated field. The study was carried out during the growing seasons 2010/2011 and 2011/2012, in an area of 35ha managed under no-till and center-pivot irrigation. Corn yield and yield components were evaluated following a sampling grid of 100x100m. Grain yield and most yield components showed low dispersion data, resulting in data normality. Even under irrigation, corn yield showed high spatial variability. In path analysis, it was found high determination coefficients of corn yield with yield components.

The temporal stability of the variability in apparent soil electrical conductivity / Estabilidade temporal do padrão de variabilidade espacial da condutividade elétrica aparente do solo

Apparent soil electrical conductivity (ECa) measurements can be used for crop management in precision agriculture. However, ECa is a soil attribute that presents spatial and temporal variability. It is affected by a group of factors that act simultaneously on the soil, such as the soil texture, moisture content, organic matter content and ionic concentrations in the soil solution, which complicates analysis. For soil and crop management, it is important to determine whether the pattern of the ECa spatial variability changes over time. Thus, ECa measurements have the potential for delimiting management zones that are stable over time. The objective of this work was to determine whether the spatial variability pattern of ECa is maintained over time and under different soil conditions. To this end, the ECa was measured at different soil depths using a portable sensor on two crop fields. The first step was to measure and generate an ECa map for each area. By defining a path with the maximum ECa variability, 50 sampling points were located on each field. The ECa values were measured on 20 different dates in the 0 ­ 20 cm, 0 ­ 40 cm and 0 ­ 60 cm soil layers. The soil water content was measured at the same points in the 0 ­ 20 cm layer on the same dates. The temporal stability of the ECa was analyzed using spatial and temporal variability maps, a correlation analysis and a coefficient of variation over time for each field. In both areas, the ECa exhibited temporal stability in the spatial pattern variability at the three evaluated depths, even though the soil water content values changed on each date. ECa determination presents an important alternative for mapping agricultural fields for crop management in precision agricultural systems.

A determinação da condutividade elétrica aparente do solo (CEa) pode auxiliar no gerenciamento da atividade agrícola quando adotada a agricultura de precisão. No entanto, ela é afetada por um conjunto de fatores que atuam simultaneamente no solo e que se alteram tanto no espaço quanto no tempo, como, por exemplo, a textura, o teor de água do solo, a concentração iônica da solução do solo, a matéria orgânica, dificultando a interpretação dos resultados. Buscando-se compreender se a estrutura espacial desse atributo é mantida com o decorrer do tempo e sob diferentes condições edáficas, esse trabalho foi realizado com o objetivo de analisar a estabilidade temporal do padrão espacial da CEa. Para isso, a condutividade elétrica aparente do solo foi determinada em diferentes profundidades do solo usando um sensor portátil de contato direto em duas áreas distintas. O primeiro passo foi determinar a condutividade elétrica aparente do solo e obter o mapa de CEa de cada área. Depois, demarcou-se 50 pontos amostrais buscando-se um caminho de máxima variabilidade da CEa. Então, a CEa foi determinada em 20 datas diferentes nas camadas de solo de 0 ­ 20 cm, 0 ­ 40 cm e 0 ­ 60 cm de profundidade. O teor de água do solo foi determinado na camada de 0 ­ 20 cm de profundidade, nas mesmas datas de determinação da CEa. A estabilidade temporal da CEa foi analisada por meio de mapas de variabilidade espaço-temporal, de análises de correlação e do coeficiente de variação ao longo do tempo para cada unidade amostral. Em ambas as áreas a CEa apresentou estabilidade temporal do padrão de distribuição espacial para as três profundidades avaliadas, ainda que observadas diferenças no teor de água do solo durante o período do estudo. Portanto, a determinação da CEa constitui alternativa interessante para mapeamento de campos agrícolas auxiliando no manejo em sistemas que empregam agricultura de precisão.

Acurácia e tempos de resposta de máquinas para aplicação de defensivos agrícolas à taxa variável / Accuracy and response times of variable rate machines for agricultural defensive application

O desenvolvimento da agricultura de precisão e do manejo localizado teve como premissa a atuação precisa das máquinas agrícolas. Entretanto, ainda não está disseminado o conhecimento sobre a qualidade operacional dessas máquinas. A partir disso, objetivou-se a descrição dos parâmetros de desempenho dessas máquinas, bem como as variáveis que os caracterizam e os métodos de ensaio utilizados. Foi possível verificar que muitos dos equipamentos estão operando com tempos de resposta excessivos para suas aplicações, com baixa acurácia e distorções na dosagem. Em alguns casos, foi possível identificar que as máquinas tiveram precisão adequada. Dessa forma, os resultados discutidos podem informar aspectos importantes para a seleção e uso das máquinas, para que atendam no campo ao manejo planejado.

The development of precision agriculture and site-specific management were premised on farm machinery precise actuation. However, this performance is still unacquainted. Along this, it was established the aim of describing the performance of this machines, the variables evolved and the applied methods. It was demonstrated that many of the devices are operating with excessive response times, low accuracy and distorted measures. In some cases, it was possible to identify situations with appropriate precision. Thus, it could notice important aspects to be considered, to make a field work indeed to the planed management.

Eficiência de malhas amostrais utilizadas na caracterização da variabilidade espacial de fósforo e potássio / Efficiency of sampling grids used in the characterization of phosphorus and potassium

O objetivo do trabalho foi estudar a eficiência das malhas amostrais, utilizadas nas áreas manejadas com agricultura de precisão, para a caracterização da variabilidade espacial dos teores de fósforo (P) e potássio (K). O estudo foi conduzido em 30 áreas agrícolas, localizadas no Rio Grande do Sul, cujos solos foram classificados como Latossolos Vermelhos. As dimensões das malhas amostrais estudadas foram: 100x100m (10 áreas), 142x142m (10 áreas) e 173x173m (10 áreas). Foram analisados os teores de P e K na profundidade de 0,00-0,10m. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva e a análise geoestatística. De modo geral, as áreas estudadas apresentaram teores médios de P e K adequados ao desenvolvimento das culturas. Entretanto, observaram-se locais com baixos teores de P, justificando fertilizações em sítio-específico. Com base em parâmetros geoestatísticos, as dimensões de malhas amostrais utilizadas são eficientes em captar as diferentes escalas da variabilidade espacial de P e K, porém, recomenda-se o uso de malhas amostrais menores, que considerem a variabilidade espacial a curtas distâncias.

The objective of the research was to evaluate the efficiency of the sampling grids, used in areas managed with precision agriculture, for the characterization of spatial variability levels of phosphorus (P) and potassium (K). The study was conducted in 30 agricultural areas, located in Rio Grande do Sul state, presenting soils classified as Oxisols. The sizes of the sampling grids studied were: 100x100m (10 areas), 142x142m (10 areas) and 173x173m (10 areas).Were analyzed the levels of P and K, in depth of sampling from 0.00-0.10m. The data were subjected to descriptive statistical analysis and geostatistical analysis. In, general, the areas showed average levels of P and K suitable for crops development. However, were observed subareas with low levels of P, justifying fertilization on site-specific. Based on geostatistical parameters, sizes of the sampling grids used are efficient to capture the different scales of spatial variability of P and K, however, it is indicated smaller sampling grids to consider the spatial variability over short distances.

Estimativa do potencial produtivo em trigo utilizando sensor óptico ativo para adubação nitrogenada em taxa variável / Wheat yield potential estimation using active optical sensor for site-specific nitrogen fertilization

A adubação nitrogenada em trigo é baseada no potencial produtivo da cultura, teor de matéria orgânica do solo e cultura antecessora. A definição do potencial produtivo é complexa, pois este varia com as condições meteorológicas de cada ano específico. O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), medido por sensor óptico ativo e o rendimento de grãos em quatro cultivares de trigo, visando a desenvolver procedimentos para a adubação nitrogenada em cobertura em taxa variável. O experimento foi realizado em campo em 2009. Foram avaliados o NDVI em diferentes estádios de desenvolvimento e o rendimento de grãos. As leituras do NDVI ao longo do ciclo ativo foram eficientes em identificar variações de produtividade do trigo. Assim, o potencial de produtividade pode ser estimado através de medições desse índice durante a ontogenia da planta. Pode-se adotar um modelo único para descrever a relação entre NDVI e potencial produtivo para as cultivares testadas neste trabalho.

Nitrogen fertilization in spring wheat is based on yield potential, soil organic matter content and previous crop. Yield potential definition is difficult, since it is affected by weather conditions. The objective of this research was to evaluate the relationship between Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) measured by an active sensor and grain yield of four wheat cultivars. The experiment was carried out at field conditions in 2009. NDVI in different growth stages and grain yield were evaluated. NDVI measured was efficient to detect growth variability generated by N availability and correlated well with grain yield for all cultivars tested, indicating that yield potential can be estimated by NDVI evaluations during crop ontogeny. One single model for the relationship between NDVI and yield potential can be used considering cultivars used in this research.

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.

Densidade amostral aplicada ao monitoramento georreferenciado de lagartas desfolhadoras na cultura da soja / Sample density applied to the georeferenced monitoring of defoliating caterpillars in soybean crop

O conhecimento da distribuição espaço-temporal de insetos-praga na cultura da soja, por meio do uso de ferramentas da agricultura de precisão, tem sido apontado como uma importante estratégia no manejo integrado de pragas (MIP). Nesse sentido, o objetivo do trabalho foi avaliar a influência da densidade amostral no monitoramento de lagartas desfolhadoras na cultura da soja. O experimento foi conduzido em área experimental de 48,0ha, localizada no município de Júlio de Castilhos - RS, no ano agrícola 2008/2009. O monitoramento georreferenciado foi realizado seguindo três malhas amostrais regulares, 50x50m, 71x71m e 100x100m e também seguindo o método tradicional de amostragem. Durante todo o ciclo da cultura, e para cada malha amostral, foram realizadas cinco avaliações da infestação de lagartas, duas no estádio vegetativo e três no reprodutivo, com a utilização do pano-de-batida. Para analisar a distribuição espaço-temporal das lagartas na área, os dados foram submetidos à análise estatística descritiva e à geoestatística, utilizando semivariogramas e krigagem para elaboração dos mapas temáticos. Os resultados obtidos indicam que as grades amostrais avaliadas permitem caracterizar a distribuição espacial das lagartas e modelar a variabilidade espacial de lagartas na cultura da soja. A amostragem e monitoramento georreferenciado e posterior elaboração de mapas temáticos constituem-se numa alternativa potencial para agregarem-se às estratégias de MIP.

The knowledge of the spatial and temporal distribution of pest insects on soybean crop through the use of precision agriculture tools, have been appointed as an important strategy in the integrated pest management (IPM). In this sense, the objective of this research was to evaluate the influence of sample density in the monitoring of defoliating caterpillars in soybean crop. The experiment was conducted in the experimental area of 47.98ha, located in Júlio de Castilhos - RS city, in 2008/2009 season. The georeferenced monitoring was carried out following three regular grids, 50x50m, 71x71m and 100x100m and also following the traditional method of sampling. During the entire crop cycle, and for each grid, there were conducted five evaluations of caterpillar infestations, two on the vegetative stage and three in the reproductive, using a beat cloth. To analyze the spatial and temporal distribution of caterpillars in the area, the data were submitted to descriptive statistical analysis and geostatistics analysis, using semivariograms and kriging to the elaboration of thematic maps. The results obtained indicated that the evaluated sample grids allowed to characterize the spatial distribution of caterpillars and modeled the spatial variability of caterpillars in soybean crop. The sampling and the georeferenced monitoring and further development of georeferenced thematic maps constitute a potential alternative to aggregate to the IPM strategies.