Publicación: Relaciones entre patrones espaciales de propiedades del suelo y del cultivo de soya en sabanas de Oxisoles colombianos
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Resumen en español
Determinar 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.
Resumen en inglés
Determine 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.