Assessment of the spatial variability in tall wheatgrass forage using LANDSAT 8 satellite imagery to delineate potential management zones

Hay poca información disponible sobre el grado de variabilidad dentro del campo de la producción potencial de alto agropiro alargado (Thinopyrum ponticum) de forraje bajo secano condiciones. El objetivo de este estudio fue caracterizar la variabilidad espacial de la biomasa acumulada (AB) sin limitaciones nutricionales a través de índices de vegetación, y luego utilizar esta información para determinar el potencial de gestión zonas. Se eligió un tamaño de celda de la cuadrícula 27- × -27-m y 84 zonas de muestreo de biomasa (BSA), cada 2 m2 de superficie, fueron georreferenciados. Fertilizantes de nitrógeno y fósforo se aplicaron después de un corte inicial a 3 cm de altura. A 500 ° C día, el AB de cada área de muestreo, se recogido y evaluado. La variabilidad espacial de AB fue estimada con mayor precisión utilizando la Diferencia Normalizada Índice de vegetación (NDVI), calculada a partir de Landsat 8 imágenes obtenidas el 24 de noviembre 2014 (NDVInov) y 10 de diciembre 2014 (NDVIdec) porque el potencial AB fue altamente asociada con NDVInov y NDVIdec (r2 = 0,85 y 0,83, respectivamente). Estas modelos de datos entre el potencial de AB y NDVI eran evaluadas por el error cuadrático medio (RMSE) y relativa error cuadrático medio (RRMSE). Este último coeficiente fue 12 y 15% para NDVInov y NDVIdec, respectivamente. Correlación espacial potencial de AB y NDVI se cuantificaron con semivariogramas. La dependencia espacial de AB fue baja. Seis clases de NDVI se analizaron para la comparación, y se establecieron dos zonas de manejo (MZ) con ellos. Con el fin de evaluar si el método NDVI permite nos delimitar MZ con diferentes rendimientos alcanzables, la AB estimada para estos MZ se compararon a través de una prueba de ANOVA. El potencial AB tenía diferencias significativas entre MZ. Basándose en estos resultados, se puede concluir NDVI que obtuvo de LANDSAT 8 imágenes pueden ser utilizado de forma fiable para la creación de MZ en suelos bajo permanente pasturas dominadas por agropiro alargado.Little information is available on the degree of within-field variability of potential production of Tall wheatgrass (Thinopyrum ponticum) forage under unirrigated conditions. The aim of this study was to characterize the spatial variability of the accumulated biomass (AB) without nutritional limitations through vegetation indexes, and then use this information to determine potential management zones. A 27-×-27-m grid cell size was chosen and 84 biomass sampling areas (BSA), each 2 m2 in size, were georeferenced. Nitrogen and phosphorus fertilizers were applied after an initial cut at 3 cm height. At 500 °C day, the AB from each sampling area, was collected and evaluated. The spatial variability of AB was estimated more accurately using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), calculated from LANDSAT 8 images obtained on 24 November 2014 (NDVInov) and 10 December 2014 (NDVIdec) because the potential AB was highly associated with NDVInov and NDVIdec (r2 = 0.85 and 0.83, respectively). These models between the potential AB data and NDVI were evaluated by root mean squared error (RMSE) and relative root mean squared error (RRMSE). This last coefficient was 12 and 15 % for NDVInov and NDVIdec, respectively. Potential AB and NDVI spatial correlation were quantified with semivariograms. The spatial dependence of AB was low. Six classes of NDVI were analyzed for comparison, and two management zones (MZ) were established with them. In order to evaluate if the NDVI method allows us to delimit MZ with different attainable yields, the AB estimated for these MZ were compared through an ANOVA test. The potential AB had significant differences among MZ. Based on these findings, it can be concluded that NDVI obtained from LANDSAT 8 images can be reliably used for creating MZ in soils under permanent pastures dominated by Tall wheatgrass.EEA BalcarceFil: Cicore, Pablo Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Sousa, Adelia. University of Évora, Escola de Ciências e Tecnologia. Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais Mediterrânicas; Portugal. Centro de Inovação em Tecnologias de Informação; PortugalFil: Costa, Jose Luis. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Marques da Silva, José Rafael. Centre for Interdisciplinary Development and Research on Environment, Applied Management and Space; Portugal. University of Évora, Escola de Ciências e Tecnologia. Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais Mediterrânicas; Portugal. Centro de Inovação em Tecnologias de Informação; PortugalFil: Serrano, João. University of Évora, Escola de Ciências e Tecnologia. Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais Mediterrânicas; PortugalFil: Shahidian, Shakib. University of Évora, Escola de Ciências e Tecnologia. Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais Mediterrânicas; Portuga