Identification and characterization of crops through the analysis of spectral data with machine learning algorithms

This paper assesses the capability of an spectrometer used in field experiments of soybean, maize and wheat. The objective of this work is to select different wavelengths intervals of the spectral reflectance curve, within the range 632-1125 nm, as features for classification using machine learning methods. Two different classifications are presented, species selection and growth stage identification. For species classification accuracy of 92% is reached, while 99% is obtained for stage classification. In addition we propose a new index that outperforms analyzed established vegetation indices, which shows the potential advantage of using this type of devices.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Identification and characterization of crops through the analysis of spectral data with machine learning algorithms

This paper assesses the capability of an spectrometer used in field experiments of soybean, maize and wheat. The objective of this work is to select different wavelengths intervals of the spectral reflectance curve, within the range 632-1125 nm, as features for classification using machine learning methods. Two different classifications are presented, species selection and growth stage identification. For species classification accuracy of 92% is reached, while 99% is obtained for stage classification. In addition we propose a new index that outperforms analyzed established vegetation indices, which shows the potential advantage of using this type of devices.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Identification and characterization of crops through the analysis of spectral data with machine learning algorithms

This paper assesses the capability of an spectrometer used in field experiments of soybean, maize and wheat. The objective of this work is to select different wavelengths intervals of the spectral reflectance curve, within the range 632-1125 nm, as features for classification using machine learning methods. Two different classifications are presented, species selection and growth stage identification. For species classification accuracy of 92% is reached, while 99% is obtained for stage classification. In addition we propose a new index that outperforms analyzed established vegetation indices, which shows the potential advantage of using this type of devices.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Sistemas alimentarios de proximidad a las ciudades

La expansión de los centros urbanos sobre los sistemas de producción extensiva ha conducido a la definición de numerosas y diversas políticas públicas, sin embargo, pocas han sido capaces de conciliar los diversos intereses de la ciudadanía en el marco de un proyecto ético-político que no vulnere los derechos humanos y responda a un ordenamiento territorial que contribuya a un desarrollo sostenible. En la región pampeana, los territorios periurbanos están sujetos a distintas fuerzas que, permanentemente, los reconfiguran: la creciente complejidad social, las transformaciones geopolíticas, los cambios en los sistemas de producción y el avance de un modelo tecnológico basado en insumos y bienes de capital (Rosenstein, Campos y Murray, 2020). Actualmente, la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario, trabaja conjuntamente con la Comuna en la planificación, implementación y evaluación de una propuesta de producción de trigo agroecológico. Se trata de una experiencia de articulación interinstitucional que integra distintas actividades.Universidad Nacional de La Plat

Respuesta a herbicidas con diferentes modos de acción (HRAC) en poblaciones de Amaranthus hybridus L. de la Argentina

Amaranthus hybridus L. (yuyo colorado) es actualmente una de las especies maleza más problemáticas en los sistemas de producción de cultivos primavera estivales. Durante diciembre y febrero (2018-2019) se estudió en la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR y la Facultad de Agronomía de la UBA, la respuesta a distintos herbicidas de 50 poblaciones de A. hybridus. Los individuos de cada una de las poblaciones estudiadas se obtuvieron a partir de semillas cosechadas en lotes de producción de soja de diferentes áreas de producción, durante la campaña 2017-18. Se evaluó la respuesta a 2,4-D (1140 g e.a. ha-1), dicamba (560 g e.a. ha-1), fomesafén (250 g ha-1), topramezone (34 g ha-1) y glifosato (1080 g e.a. ha-1). Los herbicidas se aplicaron en cabina estática con un volumen de 140 l ha-1 y sobre plantas entre 2 a 6 hojas. A los 30 días de aplicados se cuantificó la supervivencia de individuos para cada tratamiento. En el conjunto de las poblaciones 84% y 76% fueron absolutamente susceptibles (supervivencia 0%) a 2,4-D y dicamba, respectivamente. No se identificaron poblaciones absolutamente susceptibles a los otros herbicidas evaluados. El 43%, 72% y 82% de las poblaciones presentaron supervivencia mayor a 60% a fomesafén, topramezone y glifosato, respectivamente. Más del 90% de las poblaciones presentaron elevados valores de supervivencia a glifosato, sin embargo, siguen encontrándose algunas susceptibles. Las diferencias en los valores de supervivencia permiten inferir la existencia de variabilidad genética para estos modos de acción, sobre la que podrían actuar los herbicidas, promoviendo procesos de selección de resistencia. Los resultados obtenidos sugieren la necesidad prioritaria de aplicar otras prácticas de manejo culturales que conserven la utilidad y la eficacia de los diferentes herbicidas, particularmente de los auxínicos.Amaranthus hybridus L. (pigweed) is currently one of the most problematic weed species in spring-summer crop production systems During December and February (2018-19) the response to different herbicides from fifty populations of A. hybridus was studied at the Faculty of Agronomy (UNR) and the Faculty of Agronomy (UBA). Individuals from each of the studied populations were obtai - ned from seeds harvested in soybean fields from different production areas, during the 2017-18 season. The response to 2,4-D (1140 g e. a.ha-1), Dicamba (560 g e.a. ha-1), Fomesafén (250 g ha-1), Topramezone (34 g ha-1) and Glyphosate (1080 g e.a. ha-1) were evaluated. Herbi - cides were applied in a static cabin with volume of 140 l ha-1 and 30 days after application, the survival of individuals was quantified for each treatment. In all the populations, 84% and 76% were absolutely susceptible (survival 0%) to 2,4-D and Dicamba, respectively. There were not totally susceptible populations to the other herbicides evaluated. The 43%, 72% and 82% of the populations presented survival greater than 60% to fomesafén, topramezone and glyphosate, respectively. More than 90% of the populations presented high glyphosate survival values, however some susceptible ones are still found. The differences in survival values allow us to infer the existence of genetic variability for these modes of action, on which herbicides could act, promoting resistance selection processes. The results obtained suggest the priority to apply management practices that preserve the usefulness and efficacy of different herbicides, particularly auxinics.Fil: Scursoni, Julio Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Vila Aiub, Martin Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; ArgentinaFil: Tuesca, Daniel Horacio. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Balassone, Federico Emmanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Morello, Juan Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Medina Herrera, Daniela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Lescano Martinez, María Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Montero Bulacio, Nicolás. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Crespo, Roberto Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Depetris, María Rosa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Insectos herbívoros asociados a Oenothera indecora Cambess (Onagraceae) en la región Pampeana Norte

Insectos herbívoros asociados a Oenothera indecora Cambess (Onagraceae) en la región Pampeana NorteFil: Montero, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argenti

Ability of in situ canopy spectroscopy to differentiate genotype by environment interaction in wheat

In recent years, the application of remote sensing techniques is gaining a growing interest and importance in agriculture. Researchers often combine data from near-infrared and red spectral bands according to their specific objectives. These types of combinations present the disadvantage of lack of sensitivity due to using a single or limited group of bands. In this work on-farm canopy spectral reflectance (CSR) data, composing of ten spectral bands (SBs) plus four spectral vegetation indices (SVIs), is considered in a joint manner to set up a methodology capable to identify genotype by environment interaction (GxE) in wheat. Spectral data are analysed over five wheat genotypes grown in five different environments. Historically breeders have recognized the potentially negative implications of GxE in selection and cultivar deployment and have focused on developing tools and resources to quantify it. We propose to perform a statistical batch processing, applying two-way analysis of variance to multiple spectral data, with genotype and environment as fixed factors. Results prove that this methodology performs well in both directions, capturing differences between genotypes within a single environment, and between environments for a single genotype, representing a step forward to converting spectral data into knowledge for the subject of GxE.EEA PergaminoFil: Arias, Claudia. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas (CIFASIS-CONICET, ROSARIO); ArgentinaFil: Montero Bulacio, Enrique. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas (CIFASIS-CONICET, ROSARIO); ArgentinaFil: Rigalli, Nicolás. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas (CIFASIS-CONICET, ROSARIO); ArgentinaFil: Romagnoli, Martín. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas (CIFASIS-CONICET, ROSARIO); ArgentinaFil: Curin, Facundo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones y Transferencia del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (CITNOBA, CONICET-UNNOBA Pergamino); ArgentinaFil: González, Fernanda G. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones y Transferencia del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (CITNOBA, CONICET- UNNOBA Pergamino); ArgentinaFil: González, Fernanda G. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Departamento de Ecofisiología; ArgentinaFil: Otegui, María Elena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Otegui, María Elena. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Otegui, María Elena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Ecofisiología; ArgentinaFil: Portapila, Margarita. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas (CIFASIS-CONICET, ROSARIO); Argentin