<strong>ABSTRACT: </strong>The sustainability of agricultural production can be improved through the use of cover crops. The objective of this study was to evaluate the Model Identity Method in the verification of equality of linear regressions resulting from the calibration of a neutron probe for different layers, as a function of signalgrass management as a cover crop between rows of soil coffee crop in the Brazilian Central Cerrado. Aluminum tubes were installed to access the probe and two saturation basins were built in a coffee area, irrigated by a central pivot, in an Oxisol, with two management systems, T (Traditional with bare soil) and B (Signalgrass in the row). Samples were taken at depths of 0-0.20; 0.20-0.40; 0.40-0.60; and 0.60-0.80 m for the determination of physical and water properties and monitoring of soil drying; concomitant measurements were taken with the neutron probe in these layers. Two calibration curves were constructed for each layer, which were compared by the above method. It was observed that treatment B yielded differences in soil water storage in the 0.20-0.40 m layer, differing from treatment T. The statistical method allowed the observation of equality of regressions between treatments B and T at depths 0-0.20, 0.40-0.60, and 0.60-0.80 m; it also showed the need for different regression curves per layer, besides justifying the need for neutron probe calibration for each specific local condition.
Phosphorus fertilization and irrigation management are essential practices to increase coffee yields, though information is scarce about the effect of these practices on organic matter fractions of soils of the ‘Cerrado’ (savanna-like vegetation). The purpose of this study was to evaluate organic matter fractions of a clayey Oxisol under coffee with split applications of phosphorus (P) and water regimes. The experimental design was a randomized block with 3 x 2 factorial arrangement with three split applications of P (P1: 300 kg ha-1 P2O5 applied annually of which 2/3 applied in September and 1/3 in December; P2: 600 kg ha-1 P2O5 applied at planting and every two years, and P3: 1800 kg ha-1 of P2O5 applied only at planting, corresponding to a 6-year requirement), two water regimes (with and without irrigation) and three replications. Soil from the 0-5 and 5-10 cm layers was sampled. The total organic carbon (TOC), labile carbon (LC), microbial carbon (Cmic), and carbon fractions of fulvic acid (FA), humic acid (HA) and humin (HU) were determined. The irrigation regime of coffee increased the TOC, LC and Cmic levels and the humified fractions of soil organic matter. In general, the form of P splitting had little influence on the fractions of soil organic matter.
ResumoA agricultura é um dos setores que mais se destaca na economia do Brasil, sendo necessário muitas vezes o emprego do sensoriamento remoto, para identificação da expansão das áreas agrícolas e estimativas da sua produção. Esse trabalho tem por objetivo mapear as áreas agrícolas do noroeste de Minas Gerais por meio de máquina de vetor de suporte e comparar os resultados obtidos com o censo estatístico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Para identificação das áreas agrícolas foi utilizado o algoritmo Service Vector Machine e imagens dos satélites e sensores Landsat 8 / OLI e Terra / MODIS. As amostras de treinamento do algoritmo foram obtidas por meio de imagem de alta resolução espacial, disponível no programa Google Earth Pro, nas classes rios, floresta, agricultura, pastagem e silvicultura. O mapeamento utilizando imagem do sensor OLI apresentou melhor Acurácia Global (0,81) e Kappa (0,66). A classificação com imagem OLI e MODIS apresentaram maior precisão na classe agricultura quando comparada as demais classes, apresentando confusão com pastagem, em decorrência da alta fitomassa da pastagem na época de aquisição das imagens (verão). O cálculo das áreas agrícolas demonstra superestimativa do Service Vector Machine (SVM) na classificação das imagens OLI e MODIS, com forte relação dos dados MODIS com o censo do IBGE (R²=0,83). Apenas municípios com áreas agrícolas superiores a 50.000 ha apresentaram menor erro na estimativa das áreas agrícolas. A aplicação do algoritmo mostra-se potencial para mapeamento da agricultura por meio de imagens dos sensores MODIS e OLI, porém deve-se avaliar a época de aquisição das imagens orbitais e variações nos parâmetros do algoritmo para melhorar a acurácia da classificação. Palavras-chave: agricultura; classificação supervisionada; aprendizado de máquina AbstractAgriculture is one of the sectors that stands out most in the Brazilian economy, often requiring the use of remote sensing to identify the expansion of agricultural areas and estimates of their production. This work aims to map the agricultural areas of the northwest of Minas Gerais by means of a support vector machine and compare the results obtained with the statistical census of the Brazilian Institute of Geography and Statistics. For the identification of the agricultural areas, the Service Vector Machine algorithm and images of the Landsat 8 / OLI and Terra / MODIS satellites and sensors were used. The training samples of the algorithm were obtained by high resolution spatial image, available in Google Earth Pro software, in the categories rivers, forest, agriculture, pasture and forestry. The OLI image mapping showed better Global Accuracy (0.81) and Kappa (0.66). The classification with OLI and MODIS images showed greater precision in the agriculture class when compared to the other classes, presenting confusion with pasture, due to the high phytomass of the pasture at the time of acquisition of the images (summer). The calculation of the agricultural areas shows an overestimation of the Serv...
O feijão-caupi é considerado uma das leguminosas mais cultivadas no mundo, sendo importante fonte de proteína para a alimentação humana. Uma prática crescente nos últimos anos é o uso de inoculantes com estirpes de bactérias do gênero Rhizobium, as quais intervêm na fixação do nitrogênio atmosférico ao solo pelas leguminosas. Objetivou-se com este trabalho avaliar a interação entre diferentes doses de fósforo adicionadas ao solo e ausência e presença de inoculação com bactérias do gênero Bradyrhizobium na cultura do feijão-caupi, em Arinos-MG. O experimento foi conduzido em vasos com capacidade de 12 L. O delineamento experimental utilizado foi em blocos ao acaso no esquema fatorial 4 x 2, com seis repetições, sendo os tratamentos do Fator A constituídos pelas seguintes doses: 0, 45, 90 e 180 kg ha-1 de P2O5, aplicados ao solo, e do Fator B: ausência e presença de inoculação com Bradyrhizobium japonicum estirpe 3262. Foram avaliadas as características alométricas e produtivas: vagens por planta, número de grãos por vagem, o comprimento de vagem, massa de cem grãos, massa seca da raiz e a produtividade de grãos. Não houve interação entre os fatores estudados, apenas efeito isolado nas variáveis analisadas. As doses de P influenciaram todas as variáveis em estudo, enquanto que, os tratamentos sem ou com inoculação influenciaram apenas o número de vagem por planta e a produtividade. A dose de fósforo com máxima eficiência econômica foi de 164,64 kg ha-1 de P2O5, resultando em produtividade média de 3650 kg ha-1 de grãos de feijão-caupi.
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