Identifying Advantages and Disadvantages of Variable Rate Irrigation – An Updated Review

Variable rate irrigation (VRI) sprinklers on mechanical move irrigation systems (center pivot or lateral move) have been commercially available since 2004. Although the number of VRI, zone or individual sprinkler, systems adopted to date is lower than expected there is a continued interest to harness this technology, especially when climate variability, regulatory nutrient management, water conservation policies, and declining water for agriculture compound the challenges involved for irrigated crop production. This article reviews the potential advantages and potential disadvantages of VRI technology for moving sprinklers, provides updated examples on such aspects, suggests a protocol for designing and implementing VRI technology and reports on the recent advancements. The advantages of VRI technology are demonstrated in the areas of agronomic improvement, greater economic returns, environmental protection and risk management, while the main drawbacks to VRI technology include the complexity to successfully implement the technology and the lack of evidence that it assures better performance in net profit or water savings. Although advances have been made in VRI technologies, its penetration into the market will continue to depend on tangible and perceived benefits by producers

Efecto de la densidad de siembra y dosis de fertilización nitrogenada sobre el rendimiento en cultivo de maíz (Zea mays L.)

Trabajo Final Integrador (Área de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria - Ingeniería Agronómica) – UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2019Favorecidos por las tecnologías de precisión, numerosos ensayos de dosificación variable de insumos en campos de productores son llevados a cabo para determinar dosis óptimas. Además la utilización de covariables de sitio, como la conductividad eléctrica, contenido de materia orgánica y pendiente, permite determinar zonas homogéneas dentro del lote para un potencial manejo diferenciado del mismo. En este trabajo se analizaron datos de un ensayo de dosificación variable en maíz realizado en Nebraska, Estados Unidos. Utilizando modelos lineales mixtos se ajustaron rendimientos en función de la dosis de fertilizante y densidad de siembra. Se utilizó información auxiliar para delimitar potenciales zonas de manejo y se evaluó la conveniencia de un manejo diferencial. Los resultados sugirieron que hubo diferencia entre los niveles de fertilización y las diferentes densidades de siembra. La delimitación utilizando covariables de sitio correlacionadas con el rendimiento no arrojó diferencias significativas en relación con los tratamientos aplicados.Fil: Donadío, Nicolás Miguel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Pombo, Mayra Soledad. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Paccioretti, Pablo Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Suarez, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina

Méthode d’obtention et de correction atmosphérique semi-automatisée d’imagerie Sentinel-2, dans un cadre de cartographie des sols agricoles en Montérégie

L’étude présente vise à tester l’utilisation d’images satellites Sentinel-2 multidates pour la cartographie numérique de la texture de surface des sols agricoles. La zone d’étude est la Montérégie, principale région agricole du Québec, Canada. La recherche, le téléchargement et la correction atmosphérique des images (11 images Sentinel-2) ont été réalisés de manière semi-automatique à partir de Google Earth Engine et à l’aide de GRASS GIS. Des indices spectraux corrélés à la texture du sol, d’après la littérature scientifique, ont ensuite été calculés. L’entrainement de la classification des textures de sol a été effectué à l’aide d’une base de données d’échantillonnage des sols d’Agriculture et Agroalimentaire Canada, constituée de 37 517 points couvrant une région d’environ 5 000 km2 de la zone d’étude. La méthode de classification utilisée est celle du maximum de vraisemblance. La différenciation des classes de granulométrie (sables, loams et argiles) n’a pas été très satisfaisante, avec un taux de succès d’environ 29,9% et un indice de Kappa de 0,32. Au niveau géographique, on obtient quelques informations intéressantes, notamment une certaine constance dans la localisation des classes. Le principal acquis pédagogique de ce projet est la réalisation d’une chaîne automatique de traitement d’images, basée sur des scripts JavaScript et Python. Cette chaîne de traitement comporte la recherche des images sur les serveurs de Google Earth Engine, leur téléchargement et leur prétraitement (corrections atmosphériques), qui permettent leur analyse (calcul d’indices spectraux et classification) et enfin la production d’une information utile (cartes de textures de sol)