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

Active-Optical Sensors Using Red NDVI Compared to Red Edge NDVI for Prediction of Corn Grain Yield in North Dakota, U.S.A.

Active-optical sensor readings from an N non-limiting area standard established within a farm field are used to predict yield in the standard. Lower yield predictions from sensor readings obtained from other parts of the field outside of the N non-limiting standard area indicate a need for supplemental N. Active-optical sensor algorithms for predicting corn (Zea mays, L.) yield to direct in-season nitrogen (N) fertilization in corn utilize red NDVI (normalized differential vegetative index). Use of red edge NDVI might improve corn yield prediction at later growth stages when corn leaves cover the inter-row space resulting in “saturation” of red NDVI readings. The purpose of this study was to determine whether the use of red edge NDVI in two active-optical sensors (GreenSeeker™ and Holland Scientific Crop Circle™) improved corn yield prediction. Nitrogen rate experiments were established at 15 sites in North Dakota (ND). Sensor readings were conducted at V6 and V12 corn. Red NDVI and red edge NDVI were similar in the relationship of readings with yield at V6. At V12, the red edge NDVI was superior to the red NDVI in most comparisons, indicating that it would be most useful in developing late-season N application algorithms

Improving Nitrogen and Phosphorus Efficiency for Optimal Plant Growth and Yield

Nitrogen (N) and phosphorus (P) are the most important nutrients for crop production. The N contributes to the structural component, generic, and metabolic compounds in a plant cell. N is mainly an essential part of chlorophyll, the compound in the plants that is responsible for photosynthesis process. The plant can get its available nitrogen from the soil by mineralizing organic materials, fixed-N by bacteria, and nitrogen can be released from plant as residue decay. Soil minerals do not release an enough amount of nitrogen to support plant; therefore, fertilizing is necessary for high production. Phosphorous contributes in the complex of the nucleic acid structure of plants. The nucleic acid is essential in protein synthesis regulation; therefore, P is important in cell division and development of new plant tissue. P is one of the 17 essential nutrients for plant growth and related to complex energy transformations in the plant. In the past, growth in production and productivity of crops relied heavily on high-dose application of N and P fertilizers. However, continue adding those chemical fertilizers over time has bad results in diminishing returns regarding no improvement in crop productivity. Applying high doses of chemical fertilizers is a major factor in the climate change in terms of nitrous oxide gas as one of the greenhouse gas and eutrophication that happens because of P pollution in water streams. This chapter speaks about N and P use efficiency and how they are necessary for plant and environment

Modeling Forest Growth Using Sentinel-2-Derived Variables and Site Data

Growing stock volume (GSV) is an important metric for determining economic yield, carbon sequestration and other ecosystem services. GSV has traditionally been estimated in situ by measuring individual trees in a stand. This process is slow and expensive, and, as a result, is not a viable means to estimate GSV on a large scale. It is also not feasible in places that are difficult to access and in places that do not have reliable management records. Multispectral optical sensors mounted on satellites are an important technology for monitoring forest resources because they offer the possibility of measuring forest resources quickly and over large areas. In this study, forest potential productivity was estimated by evaluating 65 variables including several remotely sensed optical variables and site and climate data. Optical variables were Sentinel-2 band 3, band 8a, the Normalized Difference Vegetation Index using bands 4 and 5 (NDVI45) and the Sentinel-2 red-edge position index (S2REP). The variables were used as inputs in a random forest machine learning algorithm. The response variable was constructed using the tree height differences estimated using the National Agricultural Imagery Program (NAIP) orthographic imagery data derived from the NAIP 2018 and NAIP 2021 (ΔNAIP) data. This study was conducted in Maine, USA, where 89% of the land is covered by forests and forest product industry is a significant contributor to the state economy. The best-performing final model to estimate forest productivity (growth), which incorporated Sentinel-2 band 3, the NDVI45, and the S2REP as well as seven site variables, achieved an R² value of approximately 0.56

Multispectral in-field sensors observations to estimate corn leaf nitrogen concentration and grain yield using machine learning

Nitrogen (N) is the most critical fertilizer applied nutrient for supporting plant growth. It is a critical part of photosynthesis as a component of chlorophyl, hence it is a key indicator of plant health. In recent years, rapid development of multispectral sensing technology and machine learning (ML) methods make it possible to estimate leaf chemical components such as N for predicting yield spatially and temporally. The objectives of this study were to compare the relationships between canopy reflectance and corn (Zea mays L.) leaf N concentration acquired by two multispectral sensors: red-edge multispectral camera mounted on the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and crop circle ACS-430. Four fertilizer N rates were applied, ranging from deficient to excessivein order to have a broad rangein plant N status. Spectral information was collected at different phenological stages of corn to calculate vegetation indices (VIs) for each stage. Moreover, leaf samples were taken simultaneously to determine N concentration. Different ML methods (Multi-Layer Perceptron (MLP), Support Vector Machines (SVMs), Random Forest regression, Regularized regression models, and Gradient Boosting) were used to estimate leaf N% from VIs and predict yield from VIs. Random Forest Regression was utilized as a feature selection method to choose the best combination of variables for different stages and to interpret the relationships between VIs and corn leaf N concentration and grain yield. The Canopy Chlorophyll Content Index (SCCCI) and Red-edge Ratio Vegetation Index (RERVI) were selected as the most efficient VIs in leaf N estimation and SCCCI, Red-edge chlorophyll index (CIRE), RERVI, Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were chosen as the most effective VIs in predicting corn grain yield. The results derived from using a red-edge multispectral camera showed that the SCCCI was the most proper index for predicting yield at most of the phenological stages and Gradient Boosting was the best-fitted model to estimate leaf N% with an 80% coefficient of determination. Using a Crop Circle ACS-430 showed that the Support Vector Regression (SVR) model achieved the best performance measures than other models tested in the prediction of leaf N concentration

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