Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thử Nghiệm Đất, Hình Ảnh Từ Trên Không và Dữ Liệu Năng Suất Là Các Đầu Vào Để Quản Lý Năng Suất Và Giống Cây Riêng Biệt Trong Ngô
Tóm tắt
Nhiều nguồn thông tin tiềm năng tồn tại để hỗ trợ quản lý chính xác đầu vào cho cây trồng. Nghiên cứu này đánh giá dữ liệu thử nghiệm đất, hình ảnh từ xa của đất trống và thông tin về máy theo dõi năng suất để xác định khả năng đóng góp của chúng cho quản lý chính xác cây ngô (Zea mays L.). Dữ liệu được thu thập từ năm cánh đồng được quản lý bởi nông dân ở Trung New York trong các năm 1999, 2000 và 2001. Các kỹ thuật địa thống kê được sử dụng để phân tích cấu trúc không gian của độ phì nhiêu đất (pH, P, K, NO3 và hàm lượng chất hữu cơ) và các biến năng suất (năng suất, phản ứng giống cây và phản ứng với phân bón N), trong khi hình ảnh từ xa được xử lý bằng phân tích thành phần chính. Các phân tích dữ liệu không gian GIS và phân tích tương quan được sử dụng để đánh giá các mối quan hệ trong dữ liệu. Hàm lượng chất hữu cơ trong đất, pH, P, và K rất nhất quán theo thời gian và cho thấy mức độ tự tương quan không gian cao đến trung bình, cho thấy rằng việc lấy mẫu đất theo lưới ở quy mô từ 2.5 đến 5.5 ha có thể được sử dụng làm cơ sở để xác định các vùng quản lý độ phì. Mức độ nitrat trong đất bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi điều kiện thời tiết theo mùa và có tiềm năng thấp cho quản lý N theo vị trí. Dữ liệu hình ảnh trên không được tương quan đến hàm lượng chất hữu cơ trong đất và trong một số trường hợp đến năng suất, chủ yếu thông qua tác động của các mô hình thoát nước. Dữ liệu hình ảnh từ trên không không được tương quan tốt với các chỉ số độ phì nhiêu của đất, do đó không hữu ích cho việc xác định các vùng quản lý độ phì. Phản ứng năng suất đối với việc chọn giống và tỷ lệ phân bón nitơ rất biến động giữa các năm, và không cho thấy bất kỳ lý do hợp lý nào cho quản lý theo vị trí. Kết luận, chúng tôi khuyến nghị quản lý dựa trên lưới cho vôi, P, và K, nhưng không có lý do nào trong khu vực nghiên cứu hạn chế của chúng tôi cho quản lý N hoặc giống cây theo vị trí.
Từ khóa
#quản lý chính xác #ngô #độ phì #phân bón #ảnh từ xa #dữ liệu không gian GISTài liệu tham khảo
S. Arslan T. S. Colvin (2002) ArticleTitleAn Evaluation of the response of yield monitors and combines to varying yields Precision Agriculture 3 107–122
S. Blackmore M. Moore (1999) ArticleTitleRemedial correction of yield map data Precision Agriculture 1 53–66
C. A. Cambardella D. L. Karlen (1999) ArticleTitleSpatial analysis of soil fertility parameters Precision Agriculture 1 5–14
C. Chang D. A. Laird M. J. Mausbach C. R. Hurburgh SuffixJr. (2001) ArticleTitleNear-infrared reflectance spectroscopy—Principal components regression analysis of soil properties Soil Science Society of America Journal 65 480–490
Cornell Cooperative Extension. 1998, 1999, and 2000. Cornell Guide for Integrated Field Crop Management (Cornell University, Ithaca, NY, USA).
Cornell University Nutrient Analysis Laboratory. 2002. Nutrient Testing Information Web page. Online. http://www.css.cornell.edu/soiltest/Advanced.html (verified April, 2004).
W. J. Cox D. J. R. Cherney (2002) ArticleTitleEvaluation of narrow-row corn forage in field-scale studies Agronomy Journal 94 321–325
M. R. Ehsani S. K. Upadhyaya D. Slaughter S. Shafii M. Pelletier (1999) ArticleTitleA NIR technique for rapid determination of soil mineral nitrogen Precision Agriculture 1 217–234
Emerge. 2002. Digital Sensor System Brochure. Online.
http://www.emergeweb.com/Public/info/emerge_DSS.pdf (verified April, 2004).
P. Goovaerts (1999) ArticleTitleGeostatistics in soil science: State-of-the-art and perspectives Geoderma 89 1–45
J. E. Kahabka H. M. Es Particlevan E. J. McClenahan W. J. Cox (2004) ArticleTitleSpatial analysis of maize response to nitrogen fertilizer in Central New York Precision Agriculture 5 463–476
T. W. Katsvairo W. J. Cox H. M. Es Particlevan M. A. Glos (2003a) ArticleTitleSpatial yield response to two corn hybrids at two nitrogen levels Agronomy Journal 95 1012–1022
T. W. Katsvairo W. J. Cox H. M. Es Particlevan (2003b) ArticleTitleSpatial growth and soil responses of two corn hybrids to two N levels Agronomy Journal 95 1000–1011
D. B. Lobell G. P. Asner (2002) ArticleTitleMoisture effects on soil reflectance Soil Science Society of America Journal 66 722–727
F. R. Magdoff (1991) ArticleTitleUnderstanding the Magdoff pre-sidedress nitrate soil test for corn Journal of Production Agriculture 4 297–305
Magdoff, F. R. and van Es, H. M. 2000. Building Soils for Better Crops. 2nd Edn (Sustainable Agriculture Network, Beltsville, MD USA), Handbook Series, Book 4. 230 p.
A. Magri (2003) Integral Evaluation of Soil Test, Aerial Image, Yield Monitor, and Soil Survey Data as Inputs for Precision Fertility Management Under Maize Cornell University Ithaca, NY USA
A. B. McBratney M. J. Pringle (1999) ArticleTitleEstimating average and proportional variograms of soil properties and their potential use in precision agriculture Precision Agriculture 1 125–152
E. Muller H. Décamps (2000) ArticleTitleModeling soil moisture-reflectance Remote Sensing of Environment 76 173–180
Pioneer Hi-Bred International, Inc. 2002. Agronomic Traits Chart. Online.
http://www.pioneer.com/Products/PrdGuide/EC/010/charts/TREC10AG.pdf (verified April, 2004).
G. B. Senay A. D. Ward J. D. Lyon N. R. Fausey S. E. Nokes L. C. Brown (2000) ArticleTitleThe relations between spectral data and water in a crop production environment International Journal of Remote Sensing 21 1897–1910
J. M. Sogbedji H. M. Es Particlevan S. D. Klausner D. R. Bouldin W. J. Cox (2001) ArticleTitleSpatial and temporal processes affecting nitrogen availability at the landscape scale Soil & Tillage Research 58 233–244
M. D. Tomer J. L. Anderson J. A. Lamb (1997) ArticleTitleAssesing corn yield and nitrogen uptake variability with digitized aerial infrared photographs Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 63 299–306
Trimble Navigation Limited. 1998. GPS Pathfinder Pro XR/XRS Datasheet and Specifications. Online. http://trl.trimble.com/dscgi/ds.py/Get/File-128929 (verified April, 2004).
USDA, Soil Conservation Service in cooperation with Cornell University Agricultural Experiment Station. 1972. Soil Survey: Seneca County New York USA. 143 pages and maps.
USDA, Soil Conservation Service in cooperation with Cornell University Agricultural Experiment Station. 1973. Soil Survey: Onondaga County New York USA. 235 pages and maps.
G. E. Varvel M. R. Schlemmer J. S. Schepers (1999) ArticleTitleRelationship between spectral data from aerial image and soil organic matter and phosphorous levels Precision Agriculture 1 291–300
Webster, R. 1984. Elucidation and characterization of spatial variation in soil using regionalized variable theory. In: Proceedings of the 2nd NATO ASI, Geostatistics for Natural Resource Characterization, NATO ASI Series. Series C: Mathematical and PhysicalSciences, edited by Verly, G. Daid, M., Journel, A.G. and Marechal, A. Reidel, Dordrecht, The Netherlands, v. 2, pp. 903–913.
R. Webster (2000) ArticleTitleIs soil variation random? Geoderma 97 149–163 Occurrence Handle10.1016/S0016-7061(00)00036-7
B. M. Whelan A. B. McBratney (2000) ArticleTitleThe “Null Hypothesis” of precision agriculture management Precision Agriculture 2 265–279
Wollenahupt, N. C., Mulla, D. J. and Gotway Crawford, C. A. 1997. Soil sampling and interpolation techniques for mapping spatial variability of soil properties. In: The State of Site-Specific Management for Agriculture, edited by Pierce, F. J. and Sadler, E. J. (ASA-CSSA-SSSA, Madison, Wisconsin USA), pp. 19–53.