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Relaciones entre patrones espaciales de propiedades del suelo y del cultivo de soya en sabanas de Oxisoles colombianos

dc.contributor.advisorCastro-Franco, Mauricio
dc.contributor.authorSánchez Cuesta, Loren Juliana
dc.contributor.authorTovar Hernández, Sergio
dc.date.accessioned2023-09-08T16:53:11Z
dc.date.available2023-09-08T16:53:11Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionIncluye tablas, figuras y anexos.spa
dc.description.abstractDeterminar la variabilidad del suelo dentro de lotes agrícolas, facilita la implementación manejo sitio – específico de insumos (MSE). En esta tesis, dos hipótesis fueron planteadas: (i) la variabilidad espacial de propiedades del suelo en lotes agrícolas de las Sabanas de Oxisoles Colombianos, determina el patrón espacial del rendimiento de soya; y (ii) técnicas de cartografía digital de suelos (CDS) permiten delimitar zonas potenciales para implementación de agricultura de precisión (AP). Se aplicaron técnicas de CDS en tres lotes agrícolas, a partir de índices de respuesta espectral del suelo para delimitar zonas. Se implementó un esquema de muestreo compuesto de 40 submuestras a 0-30 y 30-50 cm de profundidad, utilizando hipercubo latino condicionado (HCLc), dentro de cada lote. A cada muestra se le determinó: textura, CIC, pH, CO, N, P, K, Mg, Ca, Al y Na. Una vez establecido el cultivo de soya, se midió: Intercepción de radiación (IR), índice de área foliar (AF), materia seca (Mseca), numero de nódulos (Nnods/m2), peso de nódulos (Pnods/ m2), numero de granos (Ngranos/ m2) y peso de granos (Pgranos/ m2) en las etapas fenológicas V6, R2, R6 y R8.spa
dc.description.abstractDetermine the variability of the soil within agriculture fields facilitate the implementation of site-specific management of agricultural inputs (SSMAI). In this thesis two hypotheses were tested: (i) the spatial variability of soil properties within agriculture fields in Colombian Oxisols savannah determines the spatial yield pattern in soybean crop and (ii) digital soil mapping techniques (DSM) allow potentials zones delimitation for precision agriculture (PA) implementation. DSM techniques were applied in three agriculture fields based on soil spectral indices response: ClayMineral Rate (CMR), Iron-Mineral Rate (IMR) and Iron-Oxides Rate (IOR) to delimitate zones. A sampling scheme of 40 subsampled at 0-30 cm and 30-50 cm depth were implemented using “conditioned Latin hypercube” (cLH) within each field. Texture, CEC, pH, OC, N, P, K, Mg, Ca, Al and Na were determined. Also, Interception of radiation (IR), Leaf Area Index, Dry Matter (Drymatter/m2), Number of nodules, (Nnods/m2), Weight of nodules (Wnods/m2), Numbers of grains (Ngrains/m2), Grains Weight (Wgrains/m2) were measured during V6, R2, R6 and R8 phenology stages.eng
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Agrónomo(a)spa
dc.description.programIngeniería Agronómicaspa
dc.description.tableofcontentsResumen. -- Abstract. – Introducción. -- Planteamiento del problema. – Justificación. – Objetivos. -- Objetivo general. -- Objetivos específicos. -- Marco teórico. – Metodología. – Localización. -- Delimitación de zonas por tipo de suelos. -- Análisis de suelo. -- Determinación de las relaciones entre patrones espaciales de propiedades del suelo y cultivo de soya. -- Análisis estadístico. -- Validación de la delimitación de zonas por tipo de suelo. -- Comparación de las relaciones entre zonas delimitadas por tipo de suelo y propiedades de cultivo entre lotes experimentales. – Mediciones. -- Programas informáticos. -- Resultados y discusión. -- Delimitación de zonas y puntos de muestreo. -- Variabilidad de las propiedades del suelo. -- Determinación de las relaciones entre patrones espaciales de propiedades del suelo y cultivo de soya. -- Validación de las zonas por tipo de suelo. -- Comparación de las relaciones entre zonas delimitadas por tipo de suelo y propiedades de cultivo entre lotes experimentales. – Conclusiones. – Bibliografía. – Anexos.spa
dc.format.extent54 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.citationSánchez Cuesta, L. & Tovar Hernández, S. (2017). Relaciones entre patrones espaciales de propiedades del suelo y del cultivo de soya en sabanas de Oxisoles colombianos [Trabajo de grado, Universidad de los Llanos]. Repositorio digital Universidad de los Llanos.spa
dc.identifier.instnameUniversidad de los Llanosspa
dc.identifier.reponameRepositorio digital Universidad de los Llanosspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unillanos.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unillanos.edu.co/handle/001/2984
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de los Llanosspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Agropecuarias y Recursos Naturalesspa
dc.publisher.placeVillavicenciospa
dc.relation.indexedN/Aspa
dc.relation.referencesAGRONET. (2016). Estadisticas cultivos sembrados en Colombiaspa
dc.relation.referencesAlarcón Jiménez, M. F. (2013). Determinación de zonas de manejo agrícola basadas en el rendimiento de maíz y su relación con atributos edáficos en la altillanura plana. Universidad Nacional de Colombia.spa
dc.relation.referencesAmézquita Collazos, E., Hoyos Garcés, P., & Molina López, D. L. (2005). Mejoramiento de la calidad del suelo en rotación maíz-soya en la altillanura colombiana [resumen]. Pulido C., Sandra X.; Jaramillo S., César A.(comps.). Seminario Regional: Agrociencia y Tecnología Siglo XXI Orinoquia Colombiana (3, 2005, Villavicencio, Meta). Resúmenes.spa
dc.relation.referencesAmézquita, E., Rao, I. M., Rivera, M., Corrales, I. I., & Bernal, J. H. (2013). Sistemas Agropastoriles: Un enfoque integrado para el manejo sostenible de Oxisoles de los Llanos Orientales de Colombia: Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT).spa
dc.relation.referencesBasamba, T., Barrios, E., Amezquita, E., Rao, I. M., & Singh, B. (2006). Tillage effects on maize yield in a Colombian savanna oxisol: Soil organic matter and P fractions. Soil and Tillage Research, 91(1), 131-142.spa
dc.relation.referencesBoettinger, J., Ramsey, R., Bodily, J., Cole, N., Kienast-Brown, S., Nield, S., . . . Stum, A. (2008). Landsat spectral data for digital soil mapping Digital Soil Mapping with limited data (pp. 193-202): Springerspa
dc.relation.referencesoettinger, J. L., Howell, D. W., Moore, A. C., Hartemink, A. E., & Kienast-Brown, S. (2010). Digital soil mapping: bridging research, environmental application, and operation: Springer Science & Business Media.spa
dc.relation.referencesBonett, J. P., Camacho-Tamayo, J. H., & Vélez-Sánchez, J. E. (2016). ESTIMATING SOIL PROPERTIES WITH MID-INFRARED SPECTROSCOPY. Revista UDCA Actualidad & Divulgación Científica, 19(1), 55-66.spa
dc.relation.referencesBongiovanni, R., Mantovani, E., Best, S., & Roel, Á. (2006). Agricultura de precisión: integrando conocimientos para una agricultura moderna y sustentable: Procisur/IICA.spa
dc.relation.referencesBordoli, J. M., & Casanova, O. N. (2004). Encalado de soja en el NE de Uruguay. Paper presented at the Actas XIX Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo/II Simposio Nacional sobre suelos Vertisólicos. Paraná, Entre Ríos.spa
dc.relation.referencesBorkert, C., & Sfredo, G. (1995). La fertilizacion de los suelos tropicales para el cultivo de la soja.spa
dc.relation.referencesBouma, J. (1997). Precision agriculture: introduction to the spatial and temporal variability of environmental quality. Paper presented at the Ciba Foundation Symposium 210-Precision Agriculture: Spatial and Temporal Variability of Environmental Quality.spa
dc.relation.referencesBreiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45(1), 5-32.spa
dc.relation.referencesCamacho-Tamayo, J. H., Luengas-Gómez, C., & Leiva, F. R. (2010). Análisis multivariado de propiedades químicas en Oxisoles con diferentes niveles de intervención agrícola. Acta Agronómica, 59(3).spa
dc.relation.referencesCamargo, L. A., Marques, J., Pereira, G. T., & Alleoni, L. R. F. (2013). Spatial correlation between the composition of the clay fraction and contents of available phosphorus of an Oxisol at hillslope scale. CATENA, 100(Supplement C), 100-106. doi: https://doi.org/10.1016/j.catena.2012.07.016spa
dc.relation.referencesCardoso, J. A., Lacerda, M. P. C., Rein, T. A., Junior, S., & Figueiredo, C. C. d. (2014). Variability of soil fertility properties in areas planted to sugarcane in the State of Goias, Brazil. Revista brasileira de ciência do solo, 38(2), 506515.spa
dc.relation.referencesCarmen Carrillo, H. (1995). Respuesta de la soya Glycine max (L.) Merril a elementos secundarios en un oxisol en sabanas ácidas de Colombia. Achagua (Colombia). 4, 19-22.spa
dc.relation.referencesCastro-Franco, M., Costa, J. L., Peralta, N., & Aparicio, V. (2015). Prediction of soil properties at farm scale using a model-based soil sampling scheme and random forest. Soil science, 180(2), 74-85.spa
dc.relation.referencesCicore, P., Sainz Rozas, H., Echeverría, H., & Barbieri, P. (2005). Materia seca nodular y nitrógeno acumulado en el cultivo de soja en función de la disponibilidad de agua y azufre, y del sistema de labranza. Ciencia del suelo, 23(2), 205-210.spa
dc.relation.referencesCook, S. E., Jarvis, A., & González, J. P. (2008). A new global demand for digital soil information. Digital soil mapping with limited data. Springer.spa
dc.relation.referencesCorá, J. E., & Beraldo, J. M. (2006). Spatial variability of soil properties before and after lime and phosphorus fertilizer application at variable rates in sugarcane. Engenharia Agrícola, 26(2), 374-387.spa
dc.relation.referencesCórdoba, M., Bruno, C., Costa, J., & Balzarini, M. (2016). Variabilidad espacial de suelo a escala de lote y su relación con los rendimientos. RIA. Revista de investigaciones agropecuarias, 42(1), 47-53.spa
dc.relation.referencesCorpoica. (2009). Rutas tecnológicas y productivas. Boletin Informativo.spa
dc.relation.referencesCox, M., Gerard, P., Wardlaw, M., & Abshire, M. (2003). Variability of selected soil properties and their relationships with soybean yield. Soil Science Society of America Journal, 67(4), 1296-1302.spa
dc.relation.referencesDíaz Zorita, M., & Canigia, M. F. (1998). Azufre y nitrógeno en la implantación de pasturas perennes en la región de la pampa arenosa argentina. Ciencia del suelo, 16, 103-106.spa
dc.relation.referencesDiker, K., Heermann, D., & Brodahl, M. (2004). Frequency analysis of yield for delineating yield response zones. Precision Agriculture, 5(5), 435-444.spa
dc.relation.referencesDrury, S. (2001). Image interpretation in geology (3rd edn.): Nelson Thornes: UK.spa
dc.relation.referencesEbeid, M., Lal, R., Hall, G., & Miller, E. (1995). Erosion effects on soil properties and soybean yield of a Miamian soil in Western Ohio in a season with below normal rainfall. Soil technology, 8(2), 97-108.spa
dc.relation.referencesGalvão, L. S., Formaggio, A. R., Couto, E. G., & Roberts, D. A. (2008). Relationships between the mineralogical and chemical composition of tropical soils and topography from hyperspectral remote sensing data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 63(2), 259-271.spa
dc.relation.referencesGonzález Nivia, J. (2014). Efecto del uso y ocupación en las propiedades físicas y químicas en un suelo del piedemonte llanero. Universidad Nacional de Colombia.spa
dc.relation.referencesGoswami, S., Matin, S., Aruna, S., & Bairagi, G. (2012). A Review: The application of remote sensing, GIS and GPS in precision agriculture. Journal of Advanced Technology and Engineering Research, 2, 50-54.spa
dc.relation.referencesGrunwald, S. (2010). Current state of digital soil mapping and what is next. Digital Soil Mapping, 3-12.spa
dc.relation.referencesHartemink, A. E., Hempel, J., Lagacherie, P., McBratney, A., McKenzie, N., MacMillan, R. A., . . . Sanchez, P. (2010). GlobalSoilMap. net–a new digital soil map of the world. Digital Soil Mapping, 423-428.spa
dc.relation.referencesHeuvel, R. M. V. (1996). The promise of precision agriculture. Journal of Soil and Water Conservation, 51(1), 38-40.spa
dc.relation.referencesHyman, G. (2014). Manual de agricultura de precisión. IICA, Montevideo (Uruguay). PROCISUR, Montevideo (Uruguay).spa
dc.relation.referencesImsande, J. (1989). Rapid dinitrogen fixation during soybean pod fill enhances net photosynthetic output and seed yield: a new perspective. Agronomy Journal, 81(4), 549-556.spa
dc.relation.referencesJenny, H. (1941). Factors of soil formation, A System of Quantitative Pedology. McGraw-Hill Book Company, New York, London, 191.spa
dc.relation.referencesKamprath, E. J., & Foy, C. D. (1985). Lime-fertilizer-plant interactions in acid soils. Fertilizer technology and use(fertilizertechn), 91-151.spa
dc.relation.referencesKaspar, T. C., Pulido, D., Fenton, T., Colvin, T., Karlen, D., Jaynes, D., & Meek, D. (2004). Relationship of corn and soybean yield to soil and terrain properties. Agronomy Journal, 96(3), 700-709.spa
dc.relation.referencesKirk, G. J. D., George, T., Courtois, B., & Senadhira, D. (1998). Opportunities to improve phosphorus efficiency and soil fertility in rainfed lowland and upland rice ecosystems. Field Crops Research, 56(1), 73-92. doi: https://doi.org/10.1016/S0378-4290(97)00141-Xspa
dc.relation.referencesKravchenko, A., & Bullock, D. (2002). Spatial variability of soybean quality data as a function of field topography. Crop Science, 42(3), 804-815.spa
dc.relation.referencesKravchenko, A. N., & Bullock, D. G. (2000). Correlation of corn and soybean grain yield with topography and soil properties. Agronomy Journal, 92(1), 75-83.spa
dc.relation.referencesKravchenko, A. N., Robertson, G., Thelen, K., & Harwood, R. (2005). Managementtopographical, and weather effects on spatial variability of crop grain yields.Agronomy Journal, 97(2), 514-523.spa
dc.relation.referencesLi-cor. (2015). LAI-2200C Analizador de Dosel Vegetal.spa
dc.relation.referencesLima, J. S. d. S., Oliveira, R. B. d., & Silva, S. d. A. (2012). Spatial variability of particle size fractions of an Oxisol cultivated with conilon coffee. Revista Ceres, 59(6), 867-872.spa
dc.relation.referencesMallarino, A., Oyarzabal, E., & Hinz, P. (1999). Interpreting within-field relationships between crop yields and soil and plant variables using factor analysis. Precision Agriculture, 1(1), 15-25.spa
dc.relation.referencesManrique, L. (1986). The relationship of soil pH to aluminum saturation and exchangeable aluminum in ultisols and oxisols. Communications in Soil Science & Plant Analysis, 17(4), 439-455.spa
dc.relation.referencesMcBratney, A., Field, D. J., & Koch, A. (2014). The dimensions of soil security. Geoderma, 213, 203-213.spa
dc.relation.referencesMcBratney, A., Whelan, B., Ancev, T., & Bouma, J. (2005). Future directions of precision agriculture. Precision Agriculture, 6(1), 7-23.spa
dc.relation.referencesMiao, Y., Mulla, D., & Robert, P. (2006). Spatial variability of soil properties, corn quality and yield in two Illinois, USA fields: implications for precision corn management. Precision Agriculture, 7(1), 5-20.spa
dc.relation.referencesMinasny, B., & McBratney, A. B. (2006). A conditioned Latin hypercube method for sampling in the presence of ancillary information. Computers & geosciences, 32(9), 1378-1388.spa
dc.relation.referencesMoura, E., Vieria, S., & Carvalho, A. (1992). Avaliação da capacidade de aeração e de agua disponível dos solos de duas transeção na baixada Ocidental Marenhense. Revista brasileira de ciência do solo, 16(1), 7-18.spa
dc.relation.referencesMueller, T., Pierce, F., Schabenberger, O., & Warncke, D. (2001). Map quality for site-specific fertility management. Soil Science Society of America Journal, 65(5), 1547-1558.spa
dc.relation.referencesOdeh, I., Chittleborough, D., & McBratney, A. (1992). Soil pattern recognition with fuzzy-c-means: application to classification and soil-landform interrelationships. Soil Science Society of America Journal, 56(2), 505-516.spa
dc.relation.referencesPeña-Venegas, R. A., Rubiano-Sanabria, Y., & Peña-Quiñones, A. J. (2013). Definition of Agricultural Management Units in an Inceptisol of the Casanare Department (Colombia). Orinoquia, 17(2), 230-237.spa
dc.relation.referencesPeña, R., Rubiano, Y., Peña, A., & Chaves, B. (2009). Variabilidad espacial de los atributos de la capa arable de un Inceptisol del piedemonte de la cordillera Oriental (Casanare, Colombia). Agronomía Colombiana, 27(1), 111.spa
dc.relation.referencesPing, J., & Dobermann, A. (2005). Processing of yield map data. Precision Agriculture, 6(2), 193-212.spa
dc.relation.referencesPodwysocki, M. H., Segal, D. B., & Abrams, M. J. (1983). Use of multispectral scanner images for assessment of hydrothermal alteration in the Marysvale, Utah, mining area. Economic Geology, 78(4), 675-687.spa
dc.relation.referencesPragana, R. B., SOUZA JUNIOR, V. S. D., Moura, R. d. S., & Soares, J. M. (2016). CHARACTERIZATION OF YELLOW LATOSOLS (OXISOLS) OF SERRA DO QUILOMBO, IN PIAUÍ STATE SAVANNA WOODLANDS-BRAZIL. Revista Caatinga, 29(4), 832-840.spa
dc.relation.referencesRad, M. R. P., Toomanian, N., Khormali, F., Brungard, C. W., Komaki, C. B., & Bogaert, P. (2014). Updating soil survey maps using random forest and conditioned Latin hypercube sampling in the loess derived soils of northern Iran. Geoderma, 232, 97-106.spa
dc.relation.referencesRivas, L., Hoyos, P., Amézquita, E., & Molina, D. (2004). Manejo y usos de los suelos de la altillanura colombiana. Proyecto de evaluación de impacto. Palmira, Colombia: MADR.spa
dc.relation.referencesSAC. (2007). Agricultura de precisión (AP). REVISTA NACIONAL DE AGRICULTURA, Colombia, 946, 20-28.spa
dc.relation.referencesSadras, V. O., & Calderini, D. (2009). Crop physiology: applications for genetic improvement and agronomy: Academic Press.spa
dc.relation.referencesSadras, V. O., & Calderini, D. F. (2015). Crop physiology: applications for breeding and agronomy.spa
dc.relation.referencesScherer, H., & Lange, A. (1996). N2 fixation and growth of legumes as affected by sulphur fertilization. Biology and Fertility of Soils, 23(4), 449-453.spa
dc.relation.referencesSchmidt, K., Behrens, T., Daumann, J., Ramirez-Lopez, L., Werban, U., Dietrich, P., & Scholten, T. (2014). A comparison of calibration sampling schemes at the field scale. Geoderma, 232, 243-256.spa
dc.relation.referencesSIC. (2014). Cadena Productiva del Maiz en Colombia. Superintendencia de Industria y Comercio, Bogotá D.C., 68.spa
dc.relation.referencesSilva, V., Reichert, J., Storck, L., & Feijó, S. (2003). Variabilidade espacial das características químicas do solo e produtividade de milho em um Argissolo Vermelho-Amarelo distrófico arênico. Revista brasileira de ciência do solo, 27(6).spa
dc.relation.referencesSolos, E. (2013). Sistema brasileiro de classificação de solos. Centro Nacional de Pesquisa de Solos: Rio de Janeiro.spa
dc.relation.referencesTimlin, D., Pachepsky, Y., Snyder, V., & Bryant, R. (1998). Spatial and temporal variability of corn grain yield on a hillslope. Soil Science Society of America Journal, 62(3), 764-773.spa
dc.relation.referencesValencia Ramírez, R. A. (2010). Respuesta diferencial de variedades de soya a la asociación simbiótica con cepas de Bradyrhizobium japonicum, en Oxisoles de la Orinoquia colombiana/Differental response of soybean varieties to the symbiotic association with Bradyrhizobium japonicum strains, in Oxisols of the Colombian Orinoquia. Universidad Nacional de Colombia.spa
dc.relation.referencesVendrame, P., Marchão, R., Brunet, D., & Becquer, T. (2012). The potential of NIR spectroscopy to predict soil texture and mineralogy in Cerrado Latosols. European Journal of Soil Science, 63(5), 743-753.spa
dc.relation.referencesWetterlind, J., Stenberg, B., & Söderström, M. (2008). The use of near infrared (NIR) spectroscopy to improve soil mapping at the farm scale. Precision Agriculture, 9(1-2), 57-69.spa
dc.relation.referencesWhelan, B., & Taylor, J. (2013). Precision agriculture for grain production systemsCsiro publishing.spa
dc.relation.referencesWindham, M. P. (1981). Cluster validity for fuzzy clustering algorithms. Fuzzy Sets and Systems, 5(2), 177-185.spa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad de los Llanos, 2017spa
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dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.proposalÍndices espectralesspa
dc.subject.proposaloxisolspa
dc.subject.proposalsoyaspa
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dc.subject.proposalzonas de manejospa
dc.subject.proposalSpectral indexeng
dc.subject.proposaloxisolseng
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dc.titleRelaciones entre patrones espaciales de propiedades del suelo y del cultivo de soya en sabanas de Oxisoles colombianosspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
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