Using an Active-Optical Sensor to Develop an Optimal NDVI Dynamic Model for High-Yield Rice Production (Yangtze, China)

The successful development of an optimal canopy vegetation index dynamic model for obtaining higher yield can offer a technical approach for real-time and nondestructive diagnosis of rice (Oryza sativa L) growth and nitrogen (N) nutrition status. In this study, multiple rice cultivars and N treatments of experimental plots were carried out to obtain: normalized difference vegetation index (NDVI), leaf area index (LAI), above-ground dry matter (DM), and grain yield (GY) data. The quantitative relationships between NDVI and these growth indices (e.g., LAI, DM and GY) were analyzed, showing positive correlations. Using the normalized modeling method, an appropriate NDVI simulation model of rice was established based on the normalized NDVI (RNDVI) and relative accumulative growing degree days (RAGDD). The NDVI dynamic model for high-yield production in rice can be expressed by a double logistic model: RNDVI = (1 + e-15.2829x(RAGDDi-0.1944))-1 - (1 + e-11.6517x(RAGDDi-1.0267))-1 (R2 = 0.8577**), which can be used to accurately predict canopy NDVI dynamic changes during the entire growth period. Considering variation among rice cultivars, we constructed two relative NDVI (RNDVI) dynamic models for Japonica and Indica rice types, with R2 reaching 0.8764** and 0.8874**, respectively. Furthermore, independent experimental data were used to validate the RNDVI dynamic models. The results showed that during the entire growth period, the accuracy (k), precision (R2), and standard deviation of RNDVI dynamic models for the Japonica and Indica cultivars were 0.9991, 1.0170; 0.9084**, 0.8030**; and 0.0232, 0.0170, respectively. These results indicated that RNDVI dynamic models could accurately reflect crop growth and predict dynamic changes in high-yield crop populations, providing a rapid approach for monitoring rice growth status

Reassessing nitrogen management for maize production in Mississippi

12 N treatments in 2020 and 11 in 2021 were replicated four times over four locations in a randomized complete block design. The first research tested the efficacy of CYG for Mississippi corn (Zea mays L.) production. The optimum N rates were calculated by fitting four models. Differences between the CYG rate and AONR were compared. AONR varied from 134 to 301 kg N ha–1 at different management levels. When we compared the AONR to the CYG rate, the CYG rate over-recommended N in 12 of the 14 possible comparisons. The second study compared different VIs, methods, and sensors at various corn stages to predict in-season yield potential. Relative VI measurements were superior for grain yield prediction. MicaSense best predicted yield at the VT-R1 stages, Crop Circle and SPAD at VT, and GreenSeeker at V10. When VIs were compared, SCCCI outperformed other VIs

Improving Nitrogen Management in Potatoes with Active Optical Sensors

Nitrogen (N) fertilizer rate is important for high yield and good quality of potato tubers. In this dissertation, I seek to study the response of different potato cultivars under different N fertilizer rates and how that can impact tuber quality, examine the performance of active optical sensors in improving a potato yield prediction algorithm, and evaluate the ability of active optical sensors (GreenSeeker (GS) and Crop Circle (CC)) to optimize a N recommendation algorithm that can be used by potato growers in Maine. This research was conducted at 11 sites over a period of two years (2018–2019) in Aroostook County, Maine; all sites depended on a rainfed system. Three potato cultivars, Russet Burbank, Superior, and Shepody, were planted under six rates of N (0-280 kg ha-1), ammonium sulfate and ammonium nitrate, and were applied in a randomized complete block design (RCBD) with four replications. Active optical sensor readings (normalized difference vegetation index (NDVI)) were collected weekly after the fourth leaf stage began. The coefficient of determination (R2) between soil organic matter (OM) content and total tuber yield for all sites combined was 0.78**. Sites with ≥ 30 g kg-1 of soil OM produced higher total tuber yield, marketable yield, and tuber weight per plant (39.45%, 45.22%, and 54.94%, respectively) than sites with ≤ 30 g kg-1 of OM. Specific gravity increased by 0.18% in the sites with ≥ 30 g kg-1 of OM. The total tuber yield for the three cultivars was maximized at 168 kg N ha-1. Vegetation indices measurements obtained at stages of 16 or 20 fully expanded leaves were significantly correlated with tuber yield, which can be used in the yield prediction model. Sensor measurements obtained at the 20th leaf stage were significantly correlated with tuber yield, with the exponential model showing the best fit for the regression curve. The recommended N rate calculated based on in-season sensor readings was reduced by approximately 12–14% compared to the total N rate that growers currently apply based on the conventional approach

Remote Sensing for Precision Nitrogen Management

This book focuses on the fundamental and applied research of the non-destructive estimation and diagnosis of crop leaf and plant nitrogen status and in-season nitrogen management strategies based on leaf sensors, proximal canopy sensors, unmanned aerial vehicle remote sensing, manned aerial remote sensing and satellite remote sensing technologies. Statistical and machine learning methods are used to predict plant-nitrogen-related parameters with sensor data or sensor data together with soil, landscape, weather and/or management information. Different sensing technologies or different modelling approaches are compared and evaluated. Strategies are developed to use crop sensing data for in-season nitrogen recommendations to improve nitrogen use efficiency and protect the environment

Satellite and UAV Platforms, Remote Sensing for Geographic Information Systems

The present book contains ten articles illustrating the different possible uses of UAVs and satellite remotely sensed data integration in Geographical Information Systems to model and predict changes in both the natural and the human environment. It illustrates the powerful instruments given by modern geo-statistical methods, modeling, and visualization techniques. These methods are applied to Arctic, tropical and mid-latitude environments, agriculture, forest, wetlands, and aquatic environments, as well as further engineering-related problems. The present Special Issue gives a balanced view of the present state of the field of geoinformatics

Diagnóstico nutricional nitrogenado en trigo mediante sensores y aporte de subproductos orgánicos

266 p.El nitrógeno (N), debido a su baja disponibilidad en los ecosistemas terrestres, es el nutriente que más directamente influye en la producción vegetal y en el contenido de proteína de los cultivos de grano. Para satisfacer la creciente demanda de alimentos, las aplicaciones de fertilizantes nitrogenados son un factor crucial. La síntesis de fertilizantes minerales nitrogenados requiere grandes cantidades de energía, y en ocasiones sus aplicaciones no se hacen en dosis o momentos correctos provocando pérdidas de N en el medioambiente. Por otro lado, en las últimas décadas el sector ganadero ha experimentado un importante crecimiento, y con ello, ha aumentado la disponibilidad de subproductos orgánicos. Además de otros aspectos positivos para el suelo, la aplicación de subproductos de origen ganadero, devuelve parte de los nutrientes extraídos por los cultivos al suelo, lo que contribuye a la fertilidad del mismo y a la consiguiente productividad de los cultivos.El objetivo general de este trabajo es la mejora de la fertilización nitrogenada del cultivo de trigo en condiciones de clima mediterráneo húmedo, mediante la generación e integración de nuevo conocimiento acerca de: (i) los factores que influyen en la capacidad de mineralización de varios suelos de Araba; (ii) la disponibilidad de N tras el aporte de distintos subproductos orgánicos de origen ganadero; y (iii) la utilización de sensores ópticos proximales para el ajuste de la dosis de N mineral aportado y para el seguimiento del estado nitrogenado del cultivo en estados fenológicos clave. Los resultados obtenidos mediante este trabajo indican que: (i) la heterogeneidad del suelo influye en la variabilidad de la dinámica del N mineral a lo largo del ciclo de cultivo; (ii) las dinámicas de mineralización de la materia orgánica son muy variables, dependiendo de la tipología y composición bioquímica de cada subproducto orgánico de origen ganadero aportado al suelo. Así, la gallinaza y el purín son una fuente importante y muy rápida de N mineral para el cultivo, mientras que la tasa de mineralización del estiércol es baja; (iii) las lecturas normalizadas de los sensores proximales de campo Yara N-TesterTM y RapidScan CS-45 (NDVI y NDRE) permiten el ajuste de la dosis de nitrógeno al inicio de la etapa de encañado del trigo cuando se aplica purín de vacuno en fondo y cuando no se aplica fertilización de fondo orgánica; (iv) los valores absolutos de NDVI obtenidos con el sensor proximal RapidScan CS-45 posibilitan el seguimiento del índice nutricional nitrogenado (INN) a lo largo del ciclo de crecimiento del cultivo de trigo; (v) en los estados fenológicos aparición del segundo nudo, hoja bandera y mitad de floración, el rango de valores NDVI umbral obtenidos con el sensor proximal RapidScan CS-45 para la obtención de los mayores rendimientos productivos en el cultivo de trigo es de 0,70 ¿ 0,75; (vi) el sumatorio de los valores NDVI en los estados fenológicos inicio de encañado, aparición del segundo nudo, hoja bandera y mitad de floración, es un indicador de la variabilidad del rendimiento productivo del cultivo de trigo; (vii) cuando el rendimiento de trigo es inferior a 8000 kg ha-1, las lecturas obtenidas con el medidor de clorofila Yara N-TesterTM en la mitad del periodo de floración estiman los valores de proteína en grano. En conclusión, los sensores proximales permiten determinar el estado nutricional del trigo en distintos momentos de su ciclo productivo y ajustar la dosis de N para optimizar la producción y el contenido de proteína del grano. La planta engloba la variabilidad en el aporte de N por parte del suelo, por parte de los subproductos ganaderos y el efecto de la climatología del año, por lo que este sistema de control es muy apropiado desde un punto de vista productivo y ambiental, contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas de producción agrícola

Diagnóstico nutricional nitrogenado en trigo mediante sensores y aporte de subproductos orgánicos

266 p.El nitrógeno (N), debido a su baja disponibilidad en los ecosistemas terrestres, es el nutriente que más directamente influye en la producción vegetal y en el contenido de proteína de los cultivos de grano. Para satisfacer la creciente demanda de alimentos, las aplicaciones de fertilizantes nitrogenados son un factor crucial. La síntesis de fertilizantes minerales nitrogenados requiere grandes cantidades de energía, y en ocasiones sus aplicaciones no se hacen en dosis o momentos correctos provocando pérdidas de N en el medioambiente. Por otro lado, en las últimas décadas el sector ganadero ha experimentado un importante crecimiento, y con ello, ha aumentado la disponibilidad de subproductos orgánicos. Además de otros aspectos positivos para el suelo, la aplicación de subproductos de origen ganadero, devuelve parte de los nutrientes extraídos por los cultivos al suelo, lo que contribuye a la fertilidad del mismo y a la consiguiente productividad de los cultivos.El objetivo general de este trabajo es la mejora de la fertilización nitrogenada del cultivo de trigo en condiciones de clima mediterráneo húmedo, mediante la generación e integración de nuevo conocimiento acerca de: (i) los factores que influyen en la capacidad de mineralización de varios suelos de Araba; (ii) la disponibilidad de N tras el aporte de distintos subproductos orgánicos de origen ganadero; y (iii) la utilización de sensores ópticos proximales para el ajuste de la dosis de N mineral aportado y para el seguimiento del estado nitrogenado del cultivo en estados fenológicos clave. Los resultados obtenidos mediante este trabajo indican que: (i) la heterogeneidad del suelo influye en la variabilidad de la dinámica del N mineral a lo largo del ciclo de cultivo; (ii) las dinámicas de mineralización de la materia orgánica son muy variables, dependiendo de la tipología y composición bioquímica de cada subproducto orgánico de origen ganadero aportado al suelo. Así, la gallinaza y el purín son una fuente importante y muy rápida de N mineral para el cultivo, mientras que la tasa de mineralización del estiércol es baja; (iii) las lecturas normalizadas de los sensores proximales de campo Yara N-TesterTM y RapidScan CS-45 (NDVI y NDRE) permiten el ajuste de la dosis de nitrógeno al inicio de la etapa de encañado del trigo cuando se aplica purín de vacuno en fondo y cuando no se aplica fertilización de fondo orgánica; (iv) los valores absolutos de NDVI obtenidos con el sensor proximal RapidScan CS-45 posibilitan el seguimiento del índice nutricional nitrogenado (INN) a lo largo del ciclo de crecimiento del cultivo de trigo; (v) en los estados fenológicos aparición del segundo nudo, hoja bandera y mitad de floración, el rango de valores NDVI umbral obtenidos con el sensor proximal RapidScan CS-45 para la obtención de los mayores rendimientos productivos en el cultivo de trigo es de 0,70 ¿ 0,75; (vi) el sumatorio de los valores NDVI en los estados fenológicos inicio de encañado, aparición del segundo nudo, hoja bandera y mitad de floración, es un indicador de la variabilidad del rendimiento productivo del cultivo de trigo; (vii) cuando el rendimiento de trigo es inferior a 8000 kg ha-1, las lecturas obtenidas con el medidor de clorofila Yara N-TesterTM en la mitad del periodo de floración estiman los valores de proteína en grano. En conclusión, los sensores proximales permiten determinar el estado nutricional del trigo en distintos momentos de su ciclo productivo y ajustar la dosis de N para optimizar la producción y el contenido de proteína del grano. La planta engloba la variabilidad en el aporte de N por parte del suelo, por parte de los subproductos ganaderos y el efecto de la climatología del año, por lo que este sistema de control es muy apropiado desde un punto de vista productivo y ambiental, contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas de producción agrícola

CERNAS: Current Evolution and Research Novelty in Agricultural Sustainability

Climate changes pose overwhelming impacts on primary production and, consequently, on agricultural and animal farming. Additionally, at present, agriculture still depends strongly on fossil fuels both for energy and production factors ,such as synthetized inorganic fertilizers and harmful chemicals such as pesticides. The need to feed the growing world population poses many challenges. The need to reduce environmental impacts to a minimum, maintain healthy ecosystems, and improve soil microbiota are central to ensuring a promising future for coming generations. Livestock production under cover crop systems helps to alleviate compaction so that oxygen and water can sufficiently flow in the soil, add organic matter, and help hold soil in place, reducing crusting and protecting against erosion. The use of organic plant production practices allied to the control of substances used in agriculture also decisively contributes to alleviating the pressure on ecosystems. Some of the goals of this new decade are to use enhanced sustainable production methodologies to improve the input/output ratios of primary production, reduce environmental impacts, and rely on new innovative technologies. This reprint addresses original studies and reviews focused on the current evolution and research novelty in agricultural sustainability. New developments are discussed on issues related to quality of soil, natural fertilizers, or the sustainable use of land and water. Also, crop protection techniques are pivotal for sustainable food production under the challenges of the Sustainable Development Goals of the United Nations, allied to innovative weed control methodologies as a way to reduce the utilization of pesticides. The role of precision and smart agriculture is becoming more pertinent as communication technologies improve at a rapid rate. Waste management, reuse of agro-industrial residues, extension of shelf life, and use of new technologies are ways to reduce food waste, all contributing to higher sustainability in food supply chains, leading to a more rational use of natural resources. The unquestionable role of bees as pollinators and contributors to biodiversity is adjacent to characterizing beekeeping activities, which in turn contributes, together with the valorization of endemic varieties of plant foods, to the development of local communities. Finally, the short circuits and local food markets have a decisive role in the preservation and enhancement of rural economies.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

CERNAS – Current Evolution and Research Novelty in Agricultural Sustainability

This book addresses original studies and reviews focused on the current evolution and research novelty in agricultural sustainability. New developments are discussed on issues related with quality of soil, natural fertilizers or the sustainable use of land and water. Also crop protection techniques are pivotal for the sustainable food production under the challenges of the Sustainable Development Goals of the United Nations, allied to innovative weed control methodologies, as a way to reduce the utilization of pesticides. The role of precision and smart agriculture is becoming more pertinent as the communication technologies improve at a high rate. Waste management, reuse of agro industrial residues, extension of shelf life and use of new technologies are ways to reduce food waste, all contributing to a higher sustainability of the food supply chains, leading to a more rational use of natural resources. The unquestionable role of bees as pollinators and contributors for biodiversity is subjacent to the work of characterization of beekeeping activities, which in turn contribute, together with the valorization of endemic varieties of plant foods, for the development of local communities. Finally, the short circuits and local food markets have a decisive role in the preservation and enhancement of rural economies.info:eu-repo/semantics/publishedVersio