FERTILIZATION RECOMMENDATION FOR Brassica oleracea USING BULLETIN 100 IS STILL VALID AFTER MORE THAN TWO DECADES

O Manejo de Nutrientes 4C é um conceito que visa otimizar a fertilização de culturas agrícolas, englobando aspectos sociais, econômicos e ambientais. Este conceito envolve 4 princípios científicos (a fonte certa de fertilizante, a dose certa, a época certa e o local certo) que devem ser definidos levando em conta condições e conhecimentos locais. Este trabalho teve como objetivo determinar as melhores práticas de fertilização para brócolis na região de Tatuí-SP, utilizando os princípios do manejo de nutrientes 4C. Foram instalados quatro experimentos, cada um referindo-se a um princípio 4C, comparando a fertilização padrão aplicada na região com diferentes opções de manejo. A dose certa foi a sugerida pelos boletins de fertilização. Um aumento ou diminuição de 25% na dose causou uma redução na produtividade dos brócolis. A fonte que promoveu o maior crescimento foi a mineral, seguida por uma combinação de mineral e orgânico. Em relação à época, a prática padrão aplicada na região, que é aplicar 100% de N e K no plantio, não diferiu da divisão da dose em 3 parcelas. Por fim, a aplicação do fertilizante na linha de plantio promoveu melhor crescimento do que a aplicação na superfície do solo. A fertilização padrão praticada na região promoveu o maior crescimento. Porém, existem outras possibilidades em termos de época e local que também resultaram em maior crescimento, e a decisão deve ser tomada de acordo com a realidade de cada agricultor

Pedometric mapping of key topsoil and subsoil attributes using proximal and remote sensing in midwest Brazil

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Comunicação, Programa de Pós-graduação em Comunicação, 2020.The Midwest region in Brazil has the largest and most recent agricultural frontier in the country, where there is no currently detailed soil information to support the land use intensification. Producing large-extent digital soil maps is resource intensive. We aimed to use pedometric techniques coupled with proximal and remote sensing data to produce digital maps with 30 m resolution of key soil attributes at topsoil and subsoil for 851,000 km2 of Midwest Brazil. For mapping key soil attributes we used multi-resolution covariates based on Earth observations: we produced composites of bare topsoil reflectance and potential natural vegetation reflectance using Landsat time series, which were coupled with terrain attributes, geologic and climate variables to capture short and long-range soil spatial patterns. We acquired soil data from observations at 0−20, 20−60 and 60−100 cm (rooting) depth intervals containing soil attributes, which are commonly used (as key criteria) for soil interpretations: clay, silt and sand, organic matter, pH, aluminum and base saturation. We also determined both the soil color in Munsell notation and the relative abundance of minerals in soil (hematite, goethite, kaolinite, gibbsite and 2:1 clay minerals) from laboratorial reflectance spectra (350−2500 nm). We fitted and validated optimal models for the spatial patterns of each soil attribute at topsoil and subsoil using Random Forest regression and 10-fold cross validation in R software. We identified the covariates that were most relevant to describe the soil spatial patterns in the study area. We mapped the spatial distribution of soil attributes at 30 m resolution for the 0−20, 20−60 and 60−100 cm depth intervals using the optimized models and Google Earth Engine. We made publicly available for download (GeoTIFF) at 250 m resolution the predicted soil maps of clay, silt and sand of the study area. We concluded that physical and chemical soil attributes, as well as soil color and mineralogy derived from spectra at multiple depth intervals, can be mapped using Earth observations data and machine learning methods with good performance.FAPDF, FAPESPA região Centro-Oeste do Brasil tem a maior e mais recente fronteira agrícola do país, onde atualmente não há informações detalhadas sobre o solo para apoiar a intensificação do uso do solo. A produção de mapas de solo digitais de grandes extensões é intensiva em recursos. O principal objetivo desta pesquisa foi usar técnicas pedométricas acopladas a dados de sensoriamento proximal e remoto para produzir mapas digitais com resolução de 30 m dos principais atributos do solo em superfície e subsuperfície para 850.000 km2 do Centro-Oeste do Brasil. Para mapear os principais atributos do solo, utilizamos covariáveis multi-resolução baseados em dados de observações da Terra: produzimos imagens compostas de refletância do solo exposto e de refletância da vegetação natural potencial usando séries temporais Landsat, que foram acoplados com atributos do terreno, variáveis geológicas e climáticas para capturar padrões espaciais do solo de curto e longo alcance. Adquirimos dados do solo a partir de observações em intervalos de profundidade (enraizamento) de 0–20, 20–60 e 60–100 cm, contendo atributos do solo que são comumente usados (como critério chave) para interpretações do solo: argila, silte e areia, matéria orgânica, pH, saturação de bases e de alumínio. Também determinamos a cor do solo em notação de Munsell e a abundância relativa de minerais no solo (hematita, goetita, caulinita, gibbsita e minerais de argila 2:1) a partir de espectros de laboratório (350–2500 nm). Foram ajustados e validados modelos ótimos para os padrões espaciais de cada atributo do solo em superfície e subsuperfície, usando regressão Random Forest e validação cruzada no software R. Identificamos as covariáveis mais relevantes que descreveram os padrões espaciais do solo na área de estudo. Mapeamos a distribuição espacial dos atributos do solo com resolução de 30 m para os intervalos de profundidade de 0-20, 20-60 e 60-100 cm usando os modelos otimizados e a plataforma Google Earth Engine. Disponibilizamos publicamente para consulta (GeoTIFF), com resolução de 250 m, os mapas de solo preditos de argila, silte e areia da área de estudo. Concluímos que atributos físicos e químicos do solo, assim como também a cor e a mineralogia do solo derivados de espectros de refletância, obtidos em múltiplos intervalos de profundidade, podem ser mapeados usando dados de observação da Terra e métodos de aprendizagem de máquinas com bom desempenho

Developing above and below ground carbon stock models and tools for farm and landscape managment.

Agriculture and land use are responsible for about 11% of the UK’s territorial greenhouse gas emissions. Therefore, a policy measure to mitigate climate change is to incentivise additional soil organic carbon and biomass carbon storage on farms. However, physical measurements of soil organic carbon and biomass carbon can be difficult due to the high cost and labour requirements. Hence, this PhD aimed to review, develop, apply and evaluate scalable and robust methods for creating soil organic carbon and biomass carbon maps and models, to enable more informed farm and landscape management. Current methods for developing farm-scale carbon inventories are reviewed and it is demonstrated that few models provide spatial estimates with a level of uncertainty. Additionally, three spatial soil organic carbon models with different scales of input and output data, for the top 10 cm of the soil for nine grassland sites are developed and evaluated. Across the evaluation dataset, the fine-scale models were able to better predict the soil organic carbon (0-10 cm) variability found in the measured values. This difference has important implications if soil organic carbon values derived from models are used to provide a baseline from which carbon payments are derived. An integrated spatial approach using LiDAR data and two Bayesian Belief Network models is developed to quantify the total biomass carbon stock of different land covers and landscape features across five case studies. The two Bayesian Belief Network models successfully allocated the total biomass carbon values to one of four classes with an error rate of 6.7% and 4.3% for the land cover and landscape features respectively. An advantage of the approach is that the predicted values can be determined remotely using historic land cover and LiDAR height data. A novel tool is then established that combines the empirical SOC model with the probabilistic biomass carbon model for baseline farm carbon stock estimation. The derived results include itemised values and related uncertainty for each land cover parcel and landscape feature. Lastly, an investigation of the opportunities and obstacles for spatial farm level C accountancy is conducted.Natural Environmental Research (NERC)PhD in Environment and Agrifoo

Annals [...].

Pedometrics: innovation in tropics; Legacy data: how turn it useful?; Advances in soil sensing; Pedometric guidelines to systematic soil surveys.Evento online. Coordenado por: Waldir de Carvalho Junior, Helena Saraiva Koenow Pinheiro, Ricardo Simão Diniz Dalmolin