Yield per plant and other characteristics of soybean plants treated with kinetin and potassium nitrate

Passos, A. M. A. dos; Rezende, Pedro Milanez de; Alvarenga, Amauri Alves de; Baliza, Danielle Pereira; Carvalho, Everson Reis; Alcântara, Hélio Perez de

doi:10.1590/s1413-70542011000500014

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“…The greater number of pods in each section explained this. Passos et al (2011) reported that the middle and upper strata of the soybean canopy has a greater contribution to grain yield, due to the greater presence of pods in these sections.…”

Section: Yield Traits and Its Relationship With Photosynthetic Activitymentioning

confidence: 98%

Microclimatic conditions in the canopy strata and its relations with the soybean yield

Schwerz

Caron

Elli

et al. 2019

An. Acad. Bras. Ciênc.

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How to cite: SCHWerZ F, CArON BO, eLLI eF, STOLZLe Jr, MeDeIrOS SLP, SgArBOSSA J AND rO-CKeNBACH AP. 2019. Microclimatic conditions in the canopy strata and its relations with the soybean yield. An Acad Bras Cienc 91: e20180066.Abstract: Despite its economic importance, the microclimate in soybean canopies has not yet been studied in detail. Such a study can yield valuable information regarding the interaction of a crop with its environment. In this context, the aim of this study was to evaluate the solar radiation dynamic and yield responses for each canopy strata for two soybean cultivars with determined and undetermined growth habits. A field study was conducted during the 2013/2014 and 2014/2015 growing seasons in the city of Frederico Westphalen, rio grande do Sul, Brazil. The cultivar NA6411, with a determinate growth habit, presented a greater interception of radiation in the middle and lower canopies strata which results in higher soybean yield when compared to the cultivar TeC6029, and thus, can be recommended for cultivation in crop production systems. The contribution of the middle and upper canopy strata to the total yield formation was greater than that observed in the lower canopy strata due to the greater interception of solar radiation by these strata. To increase soybean yields, new studies regarding the microclimatic conditions of the soybean canopy should be developed to improve the maximum potential yield of the new soybean cultivars.

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Section: Yield Traits and Its Relationship With Photosynthetic Activitymentioning

confidence: 98%

Microclimatic conditions in the canopy strata and its relations with the soybean yield

Schwerz

Caron

Elli

et al. 2019

An. Acad. Bras. Ciênc.

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“…A informação da posição geográfica de cada ponto coletada separadamente demonstrou que, de forma conjunta com as análises físicas e químicas de solo, é possível realizar uma predição espacial de atributos com clareza e eficiência, assim como apresentado por LAMPARELLI et al (2001). Essas informações advindas dos diversos mapeamentos, aliadas às recomendações adequadas para o manejo do solo e culturas a serem implantadas também tem influência decisiva sobre o aproveitamento dos resultados obtidos nesse trabalho, como observa também PASSOS et al (2011).…”

Section: Figura 5 Mapa De Distribuição De Enxofre (Ppm)unclassified

Aplicação De Sistema De Informação Geográfica Na Elaboração De Mapas De Fertilidade Para a Região Oeste Da Bahia

Chicati¹,

Nanni²,

Sacioto³

et al. 2014

Agrarian Academy

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RESUMOA agricultura vem se aprimorando e passando por uma revolução das técnicas em manejo e as altas tecnologias, proporcionado uma alta taxa de fluxo de informações, esta revolução vem se acentuando pela utilização e a disponibilidade de novos avanços nas áreas da tecnologia integrante destas tecnologias os mapas de fertilidade foram possíveis pelo aprimoramento e disponibilização de softwares capazes de gerenciar, analisar e transformar estas informações em mapas temáticos, o mapa torna possível a visualização das porções do elemento analisado, podendo ser a porcentagem da areia, do silte , da argila, do teor de Cálcio, teor de Fósforo, do teor de Manganês, teor de Potássio, teor de Enxofre, da Matéria Orgânica e da CTC, as análises relacionadas a este trabalho se originaram na fazenda Guarani no lote "Lucia" no oeste baiano, um lote com 500 ha. onde foram efetuadas 171 amostras de solos com uma profundidade de 0 a 20 centímetros para gerar mapas de fertilidade da área. PALAVRAS-CHAVE: Agricultura de Precisão, mapeamento, SIG. APPLICATION OF GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM IN THE PREPARATION OF FERTILITY MAPS FOR THE WESTERN REGION OF BAHIA ABSTRACTAgriculture has been improving and going through a revolution in the technical management and high technology , providing a high rate of information flow , this revolution has been increasing the use and availability of new advances in technology these integral technologies maps of fertility were made possible by the improvement and availability of software able to manage, analyze and transform this information into thematic maps, the map makes it possible to view portions of the analyzed element , being the percentage of sand, silt , clay , content of calcium ,

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“…Soybean productivity was successfully estimated in studies by Monteiro and Sentelhas (2014) using an agrometeorological model. The main agronomic characteristics that are influenced by the different behaviors of each cultivar include the number of branches produced per plant, number of pods and seeds per plant, number of internodes, insertion of the first pod, stem diameter, plant height and, obviously, grain production (Liu et al, 2010;Passos et al, 2011).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

<b>Estimating soybean yields with artificial neural networks

et al. 2018

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ABSTRACT. The complexity of the statistical models used to estimate the productivity of many crops, including soybeans, restricts the use of this practice, but an alternative is the use of artificial neural networks (ANNs). This study aimed to estimate soybean productivity based on growth habit, sowing density and agronomic characteristics using an ANN multilayer perceptron (MLP). Agronomic data from experiments conducted during the 2013/2014 soybean harvest in Anápolis, Goiás State, B razil, were used to conduct this study after being normalized to an ANN-compatible range. Then, several ANNs were trained to choose the best-performing one. After training the network, a performance analysis was conducted to select the ANN with a performance most appropriate for the problem, and the selected network had a 98% success rate with training data and a 72% data validation accuracy. The application of the MLP to the data used in the experiment shows that it is possible to estimate soybean productivity based on agronomic characteristics, growth habit and population density through AI. Estimativa da produtividade de soja com redes neurais artificiais RESUMO. Para estimar a produtividade de muitas culturas, incluído a soja, são utilizados modelos estatísticos complexos, que torna restrito o acesso a essa prática. Uma alternativa a estes modelos é a utilização de sistemas computacionais empregando Redes Neurais Artificiais (RNA). Este trabalho teve por objetivo estimar a produtividade da soja baseada nos hábitos de crescimento, densidade de semeadura e características agronômicas usando RNA do tipo Multilayer Perceptron (MLP). Para isto foram utilizados dados agronômicos da cultura da soja obtidos em experimento conduzido na safra 2013/2014 em Anápolis, Estado de Goiás, Brasil, cujos dados foram normalizados em intervalo compatível para trabalho com RNA e em seguida feito o treinamento de várias RNAs para a escolha da RNA com melhor performance. Após o treinamento das redes, foi realizada a análise de performance para seleção da RNA com a performance mais adequada ao problema. A RNA selecionada apresentou um índice de acerto de 98% com os dados do treinamento e um acerto de 72% com dados de validação. A aplicação das RNAs do tipo MLP nos dados do experimento conduzido demonstram que é possível estimar a produtividade da soja baseando-se nas características agronômicas, hábito de crescimento e densidade populacional por meio da IA. Palavras-chave:Glycine max (L.) Merrill; características agronômicas; modelagem; MLP; perceptron.

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Yield per plant and other characteristics of soybean plants treated with kinetin and potassium nitrate

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Microclimatic conditions in the canopy strata and its relations with the soybean yield

Microclimatic conditions in the canopy strata and its relations with the soybean yield

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<b>Estimating soybean yields with artificial neural networks

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