Objetivou-se com o presente estudo avaliar o efeito residual da adição de pó de rocha basáltica associado ou não a adubação química, sobre os atributos químicos do solo e produtividade da cultura da soja. O delineamento experimental foi de blocos casualizados em esquema fatorial (5x2), testando, cinco doses de pó de rocha (0; 2,5; 5,0; 7,5 e 10,0 Mg ha-1), com ou sem adubação química de NPK na formulação 05-25-06, com quatro repetições. O experimento foi conduzido em condições de campo. Foram avaliadas as características agronômicas de altura final de plantas, altura da inserção do primeiro legume, diâmetro do coleto, peso de 1000 grãos, produtividade da soja e os atributos químicos do solo. A adubação química influenciou os teores dos nutrientes P, K e Mn no solo. Na camada de 0-10 cm houve aumento dos teores de P e K. Na camada de 10-20 cm ocasionou redução no teor de Mn. O residual da aplicação das doses de pó de basalto ocasionou a redução das concentrações foliares de P, Cu, Zn. A adubação química complementar favoreceu a redução da concentração do Mg foliar. Altura de plantas, diâmetro do coleto, peso de grãos e produtividade foram maiores nos tratamentos que receberam a adubação química. A pequena liberação dos nutrientes do pó de basalto indica que tal material não pode ser utilizado como a principal fonte de nutrientes às plantas.
The classification of sugarcane varieties using products derived from remote sensing allows for the monitoring of plants with different profiles without necessarily having physical contact with the study objects. However, differentiating between varieties can be challenging due to the similarity of the spectral characteristics of each crop. Thus, this study aimed to classify four sugarcane varieties through deep neural networks, subsequently comparing the results with traditional machine learning techniques. In order to provide more data as input for the classification models, along with the multi-band values of the pixels and vegetation indices, other information can be obtained from the sensor bands through RGB combinations by reconciling different bands so as to yield the characteristics of crop varieties. The methodology created to discriminate sugarcane varieties consisted of a dense neural network, with the number of hidden layers determined by the greedy layer-wise method and multiples of four neurons in each layer; additionally, a 5-fold evaluation in the training data was composed of Sentinel-2 band data, vegetation indices, and RGB combinations. Comparing the results acquired from each model with the hyperparameters selected by Bayesian optimisation, except for the neural network with manually defined parameters, it was possible to observe a greater precision of 99.55% in the SVM model, followed by the neural network developed by the study, random forests, and kNN. However, the final neural network model prediction resulted in the 99.48% accuracy of a six-hidden-layers network, demonstrating the potential of using neural networks in classification. Among the characteristics that contributed the most to the classification, the chlorophyll-sensitive bands, especially B6, B7, B11, and some RGB combinations, had the most impact on the correct classification of samples by the neural network model. Thus, the regions encompassing the near-infrared and shortwave infrared regions proved to be suitable for the discrimination of sugarcane varieties.
A aplicação de serpentinito pode diminuir a acidez do solo aumentando a disponibilidade de Ca, Mg, P e Si às plantas. O Objetivo deste trabalho foi avaliar a influência do serpentinito na produção de matéria seca da parte aérea da forrageira Urochloa brizantha cv. Piatã e decomposição da fitomassa da forrageira. O delineamento experimental empregado foi blocos casualizados em parcelas sub-subdivididas no tempo, sendo as doses de serpentinito nas parcelas (0, 2, 4, 8 e 16 mg ha-1), o uso de bioativo nas subparcelas (com e sem o uso de bioativo) e as épocas de avaliação nas subsubparcelas (0, 30, 60, 90, 120 e 150 dias após o manejo). As variáveis analisadas foram: taxa de cobertura da fitomassa sobre o solo, massa remanescente, tempo de meia vida e constante de decomposição da fitomassa da forrageira. A aplicação do serpentinito proporcionou maior produtividade de matéria, aumentou a taxa de cobertura e massa remanescente da fitomassa da Urochloa brizantha sobre o solo. O uso do bioativo proporcionou maior produção de matéria seca da forrageira com menores doses de serpentinito.
The purpose of this paper is to study gradient k-Yamabe solitons conformal to pseudo-Euclidean space. We characterize all such solitons invariant under the action of an (n − 1)-dimensional translation group. For rotational invariant solutions, we provide the classification of solitons with null curvatures. As an application, we construct infinitely many explicit examples of geodesically complete steady gradient k-Yamabe solitons conformal to the Lorentzian space.
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