Inclusion of shrimp waste meal in diet of free-range chickens

Shrimp waste meal (SWM) is a by-product from the processing of shrimp for human consumption. The value of SMW in feeding poultry is not well documented. The objective of this study was to determine the energy value and optimal inclusion level of SWM in the diet of growing chickens. A total of 180 one-day-old broilers were randomly assigned to five treatments with 0, 50, 100, 150 and 200 g/kg of SWM included in their diet. There were six replicates of six birds for each treatment. Dry matter intake (DMI) was not affected by the level of SWM that was fed. Retained dry matter varied from 72.39% in the diet that did not contain SWM to 66.97% in the diet with 200 g/kg of SWM. Nitrogen retention (NR) ranged from 54.70% to 70.10%; N ingested was between 18.71% and 24.03%. Energy intake ranged from 73.57% to 69.33% for the control and the diet with 200 g/kg of SWM, respectively. NR improved with increasing SWM inclusion levels. The apparent metabolizable energy (AME) and corrected apparent energy metabolizable (AMEn) ranged from 2928 to 2527 kcal/kg and 2774 to 2329 kcal/kg, respectively, relative to the control and 200 g/kg SWM diets. The energy consumption, in kcal/kg, of SWM consumed was AME = 2332-6.971 x SWM and AMEn = 2113-8.128 x SWM. High levels of SWM reduce the dry matter metabolization coefficient and metabolizable energy values in broilers during the growing phase, so it is recommended that up to 100 g/kg should be included, which would provide an AMEn of 1300.2 kcal/kg for free-range chickens in dry matter

Uso de sensor óptico ativo para caracterização do perfil de NDVI em dosséis de trigo submetidos a diferentes estratégias de manejo.

Novas tecnologias associadas a sensores remotos têm sido usadas na cultura de trigo. Destaca-se a possibilidade de uso do monitoramento do cultivo em tempo real com indicadores que permitem estimar o vigor, potencial produtivo ou estado nutricional das plantas com base na reflectância do dossel. O uso de sensores ópticos ativos na pesquisa de trigo pode contribuir na caracterização de resposta de genótipos à práticas culturais, com posterior uso como suporte à tomada de decisão de manejo. Nesse sentido, em Passo Fundo, RS, na safra de inverno 2012, utilizou-se o sensor óptico ativo GreenSeeker® para avaliar linhagens de trigo passiveis de lançamento comercial pela Embrapa. Caracterizou-se os padrões de NDVI dos genótipos em ensaios de densidade de semeadura, doses de nitrogênio, estratégias de aplicação de nitrogênio em cobertura e aplicação de redutor de crescimento. O sensor óptico ativo GreenSeeker® é uma ferramenta importante para discriminação de diferenças de refletância entre dosséis de trigo. Tanto na comparação de genótipos quanto de práticas de manejo empregadas na cultura do trigo, o sensor óptico ativo, permite identificar precocemente diferenças de refletância entre dosséis, que estão associadas com práticas de manejo de cultivo. Ainda, caracteriza-se como uma avaliação não destrutiva e de fácil execução

Agricultura de precisão no manejo de pragas na cultura da soja no sul do Brasil.

Entre os fatores que podem interferir negativamente no rendimento de grãos da soja, destacam-se os insetos-praga. O estudo da distribuição espacial de insetos-praga é fundamental para a utilização de estratégias de controle, aperfeiçoamento de técnicas de amostragens, quantificação de danos econômicos e incorporação de um programa de agricultura de precisão (AP) voltado para manejo integrado de pragas. Avaliar a distribuição espacial de pragas na cultura da soja por meio de ferramentas de AP e a possibilidade de controle sítio específico foi o objetivo desse estudo. O estudo foi realizado na safra agrícola 2007/2008 em uma área de 99,75 ha, localizada no município de Boa Vista das Missões, RS, Brasil. A área foi amostrada em malha de 100 m x 100 m (1 ha) totalizando 98 pontos amostrais. Para fins de comparação, 40,27 ha foram manejados segundo princípios da AP e 59,48 ha segundo a metodologia convencional. Durante a safra investigada realizaram-se 13 avaliações de pragas semanalmente. Este estudo indicou que a utilização das ferramentas de AP em associação as do Manejo Integrado de Pragas - MIP mostram-se promissoras na redução do custo de produção e no incremento da sustentabilidade da produção de soja

Aplicação de nitrogênio a taxa variável em cultura de trigo: estudo de caso na Unidade Piloto de Agricultura de Precisão de Não-Me-Toque, RS.

O uso de sensores ópticos ativos como ferramenta para a definição da dose de nitrogênio a ser aplicada em cobertura na cultura do trigo é tecnologia disponível e em uso no Brasil. Com o objetivo de realizar o manejo sitio específico da adubação nitrogenada em cobertura na cultura do trigo utilizando-se sensor óptico ativo, foi realizado um estudo de caso na Unidade Piloto da Rede de AP em Não-Me-Toque, RS, na safra 2012. No momento da aplicação de nitrogênio em cobertura, a área foi dividida em dois talhões: um com aplicação a taxa fixa e outro a taxa variável. Foi utilizado equipamento comercial dotado de sensor óptico ativo para aplicação em taxa variável. A área foi monitorada antes e depois da aplicação de nitrogênio por meio de GreenSeeker®. Os resultados indicaram que o equipamento utilizado apresenta agilidade e flexibilidade na variação da dose de nitrogênio aplicada, configurando-se como uma ferramenta importante para o manejo sítio específico em trigo. Entretanto, há oportunidade para melhoria na estratégia de aplicação de N a taxa variável. Outros fatores, além da leitura de NDVI, podem ser levados em consideração para a aplicação em taxa variável. É necessário, por exemplo, considerar a 'dose máxima' para cada cultivar em função da resposta no rendimento de grãos e suscetibilidade ao acamamento

Rendimento de grãos de soja em diferentes arranjos de planta, safra 2012/2013.

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Forecasting maize yield at field scale based on high-resolution satellite imagery

Estimating maize (Zea mays L.) yields at the field level is of great interest to farmers, service dealers, and policy-makers. The main objectives of this study were to: i) provide guidelines on data selection for building yield forecasting models using Sentinel-2 imagery; ii) compare different statistical techniques and vegetation indices (VIs) during model building; and iii) perform spatial and temporal validation to see if empirical models could be applied to other regions or when models' coefficients should be updated. Data analysis was divided into four steps: i) data acquisition and preparation; ii) selection of training data; iii) building of forecasting models; and iv) spatial and temporal validation. Analysis was performed using yield data collected from 19 maize fields located in Brazil (2016 and 2017) and in the United States (2016), and normalized vegetation indices (NDVI, green NDVI and red edge NDVI) derived from Sentinel-2. Main outcomes from this study were: i) data selection impacted yield forecast model and fields with narrow yield variability and/or with skewed data distribution should be avoided; ii) models considering spatial correlation of residuals outperformed Ordinary least squares (OLS) regression; iii) red edge NDVI was most frequently retained into the model compared with the other VIs; and iv) model prediction power was more sensitive to yield data frequency distribution than to the geographical distance or years. Thus, this study provided guidelines to build more accurate maize yield forecasting models, but also established limitations for up-scaling, from farm-level to county, district, and state-scales.Publicado originalmente en: Rai A. Schwalbert, Telmo J.C. Amado, Luciana Nieto, Sebastian Varela, Geomar M. Corassa, Tiago A.N. Horbe, Charles W. Rice, Nahuel R. Peralta, Ignacio A. Ciampitti. Forecasting maize yield at field scale based on high-resolution satellite imagery. Biosystem Engineering. 171: 179–192 DOI: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.04.020Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ