Optical crop sensor for variable-rate nitrogen fertilization in corn: II - indices of fertilizer efficiency and corn yield

Generally, in tropical and subtropical agroecosystems, the efficiency of nitrogen (N) fertilization is low, inducing a temporal variability of crop yield, economic losses, and environmental impacts. Variable-rate N fertilization (VRF), based on optical spectrometry crop sensors, could increase the N use efficiency (NUE). The objective of this study was to evaluate the corn grain yield and N fertilization efficiency under VRF determined by an optical sensor in comparison to the traditional single-application N fertilization (TSF). With this purpose, three experiments with no-tillage corn were carried out in the 2008/09 and 2010/11 growing seasons on a Hapludox in South Brazil, in a completely randomized design, at three different sites that were analyzed separately. The following crop properties were evaluated: aboveground dry matter production and quantity of N uptake at corn flowering, grain yield, and vegetation index determined by an N-Sensor® ALS optical sensor. Across the sites, the corn N fertilizer had a positive effect on corn N uptake, resulting in increased corn dry matter and grain yield. However, N fertilization induced lower increases of corn grain yield at site 2, where there was a severe drought during the growing period. The VRF defined by the optical crop sensor increased the apparent N recovery (NRE) and agronomic efficiency of N (NAE) compared to the traditional fertilizer strategy. In the average of sites 1 and 3, which were not affected by drought, VRF promoted an increase of 28.0 and 41.3 % in NAE and NRE, respectively. Despite these results, no increases in corn grain yield were observed by the use of VRF compared to TSF.

Liming in Agricultural Production Models with and Without the Adoption of Crop-Livestock Integration

ABSTRACT Perennial forage crops used in crop-livestock integration (CLI) are able to accumulate large amounts of straw on the soil surface in no-tillage system (NTS). In addition, they can potentially produce large amounts of soluble organic compounds that help improving the efficiency of liming in the subsurface, which favors root growth, thus reducing the risks of loss in yield during dry spells and the harmful effects of “overliming”. The aim of this study was to test the effects of liming on two models of agricultural production, with and without crop-livestock integration, for 2 years. Thus, an experiment was conducted in a Latossolo Vermelho (Oxisol) with a very clayey texture located in an agricultural area under the NTS in Bandeirantes, PR, Brazil. Liming was performed to increase base saturation (V) to 65, 75, and 90 % while one plot per block was maintained without the application of lime (control). A randomized block experimental design was adopted arranged in split-plots and four plots/block, with four replications. The soil properties evaluated were: pH in CaCl2, soil organic matter (SOM), Ca, Mg, K, Al, and P. The effects of liming were observed to a greater depth and for a long period through mobilization of ions in the soil, leading to a reduction in SOM and Al concentration and an increase in pH and the levels of Ca and Mg. In the first crop year, adoption of CLI led to an increase in the levels of K and Mg and a reduction in the levels of SOM; however, in the second crop year, the rate of decline of SOM decreased compared to the decline observed in the first crop year, and the level of K increased, whereas that of P decreased. The extent of the effects of liming in terms of depth and improvement in the root environment from the treatments were observed only partially from the changes observed in the chemical properties studied.

Determinação da tensão de água em solo agrícola usando um sensor de dissipação de calor

Um estudo foi realizado sob condições de laboratório e de campo objetivando avaliar um sensor de solo utilizado para determinação da temperatura e da tensão da água no solo. Devido à solubilidade do gesso, material poroso utilizado na fabricação dos sensores, houve redução em área da seção transversal e volume, e aumento da porosidade efetiva desses sensores, em relação aos valores observados antes do início dos testes. Os valores médios da temperatura observados com os sensores foram praticamente iguais aos observados com um termômetro de referência com precisão de 0,1°C. Quando sensores saturados foram instalados a 5 cm de profundidade em um solo franco-argilo-siltoso secado ao ar, em relação a valores de Delta T, o tempo de resposta do sensor à secagem foi um pouco superior a 24 horas. Valores de Delta T observados, tanto no laboratório quanto no campo, apresentaram maior variabilidade na faixa representativa de solo seco, em comparação com o solo úmido. Sob condições de campo, não houve diferença estatística (teste F; 5%) entre as médias de Delta T obtidas com os sensores de dissipação de calor instalados a 10 cm de profundidade e as médias de tensão obtidas com tensiômetros e transformadas para Delta T.

Imagens do sensor MODIS associadas a um modelo agronômico para estimar a produtividade de soja

O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de soja no Rio Grande do Sul, nas safras de 2000/2001 a 2002/2003, por meio de um modelo agronômico implementado em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Duas abordagens foram utilizadas: o modelo agronômico (AGRO), com valores de índice de área foliar (IAF) obtidos da literatura; e o modelo agronômico-espectral (AGROESPEC), com valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer). As estimativas de produtividade obtidas pelo modelo foram comparadas àquelas fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com o uso do teste t para pares de observação. Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, não foram observadas diferenças significativas. Para 2002/2003, o modelo subestimou o valor de produtividade em 7,87 e 7,04%, nas abordagens AGRO e AGROESPEC, respectivamente, em comparação à produtividade fornecida pelo IBGE. Ambas as abordagens do modelo permitiram avaliação objetiva e quantitativa do efeito das condições meteorológicas sobre a produtividade de soja. Entretanto, o AGROESPEC forneceu estimativas mais detalhadas, no que se refere à variação espacial da produtividade, em razão do emprego dos valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS.

Mapeamento da temperatura da superfície terrestre com uso do sensor AVHRR/NOAA

O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação do uso do sensor AVHRR/NOAA (Advanced Very High Resolution Radiometer/National Oceanic and Atmospheric Administration) para mapeamento da temperatura da superfície terrestre (TST) no Estado do Rio Grande do Sul, por meio da comparação entre três algoritmos clássicos. Foram comparados os métodos de Becker & Li, Sobrino et al. e Kerr et al. para estimativa das TST mínimas, utilizando imagens noturnas e logo após o amanhecer. Os dados de emissividade e TST foram obtidos por meio de combinações matemáticas da radiação detectada nas faixas do visível, infravermelho próximo e termal do sensor AVHRR/NOAA. O sensor AVHRR é adequado para o mapeamento de TST para as condições do tipo de cobertura do solo que predominam no Rio Grande do Sul, visto que a TST estimada pelos três métodos testados foi próxima à temperatura do ar medida nos locais selecionados. O método de Sobrino et al. foi o mais adequado.

Comportamento do NDVI obtido por sensor ótico ativo em cereais

O objetivo deste trabalho foi avaliar, com um sensor ótico ativo, o comportamento do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI - "normalized difference vegetation index"), nas culturas de trigo, triticale, cevada e milho. Cinco experimentos foram conduzidos no Paraná e São Paulo, com variação de classes de solo, doses e fontes de N, e variedades de trigo. As seguintes variáveis foram avaliadas: NDVI, teor de N foliar, matéria seca e produtividade das culturas. Análises de regressões foram realizadas entre as doses de N aplicadas e NDVI, teor de N foliar, matéria seca e produtividade. Análises de correlação entre as variáveis foram realizadas. O trigo, triticale e cevada apresentaram resposta às aplicações de doses crescentes de N, pelo aumento nas leituras do NDVI, no teor de N foliar e na produtividade. Medido pelo sensor ótico ativo utilizado, o NDVI apresenta alto potencial para manejo do N nas culturas do trigo, triticale e cevada, e baixo potencial para a cultura do milho. Há interferência das variedades de trigo nas leituras do sensor ótico ativo.

Avaliação de fluxos de calor e evapotranspiração pelo modelo SEBAL com uso de dados do sensor ASTER

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.

Validação de modelo para predição do potencial produtivo de trigo com sensor óptico ativo

O objetivo deste trabalho foi validar um modelo baseado no índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), para a predição da variabilidade espacial da biomassa acumulada na parte aérea e da produtividade de grãos de trigo. Foram realizadas leituras georreferenciadas de NDVI e biomassa, no final do afilhamento, e produtividade. O modelo proposto permitiu relacionar classes de variabilidade espacial do NDVI e da biomassa, com 81% de correspondência entre elas. Entretanto, a relação entre as classes de variabilidade espacial da produtividade e do NDVI foi menor, com 48% de correspondência.

Sensor óptico no auxílio à recomendação de adubação nitrogenada em cana-de-açúcar

O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de um sensor óptico ativo terrestre como auxiliar na recomendação da aplicação de nitrogênio em taxa variável, na cultura da cana-de-açúcar. Foram instalados experimentos em delineamento de blocos ao acaso, com uso de diferentes doses de N (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1). A resposta da cana-de-açúcar ao N foi avaliada por diferentes métodos - sensor óptico, clorofilômetro e teor foliar de N -, quando a altura média dos colmos atingiu 0,2, 0,4 e 0,6 m. Observou-se baixa correlação entre o teor foliar de N e a quantidade de clorofila nas folhas mensuradas por clorofilômetro. Portanto, essas características foram insuficientes para avaliar a eficiência do sensor óptico, uma vez que os valores mensurados se elevaram conforme o aumento da dose de N. A estratégia de recomendação com base na resposta da cultura, estimada pelo sensor óptico em faixa de cana-de-açúcar que recebeu a dose adequada de N, mostrou-se mais condizente com a produtividade obtida. O sensor óptico é ferramenta útil para auxiliar na recomendação de N para a cultura da cana-de-açúcar, ao se considerar a variabilidade espacial da sua demanda.

Land use/cover classification in the Brazilian Amazon using satellite images

Land use/cover classification is one of the most important applications in remote sensing. However, mapping accurate land use/cover spatial distribution is a challenge, particularly in moist tropical regions, due to the complex biophysical environment and limitations of remote sensing data per se. This paper reviews experiments related to land use/cover classification in the Brazilian Amazon for a decade. Through comprehensive analysis of the classification results, it is concluded that spatial information inherent in remote sensing data plays an essential role in improving land use/cover classification. Incorporation of suitable textural images into multispectral bands and use of segmentation‑based method are valuable ways to improve land use/cover classification, especially for high spatial resolution images. Data fusion of multi‑resolution images within optical sensor data is vital for visual interpretation, but may not improve classification performance. In contrast, integration of optical and radar data did improve classification performance when the proper data fusion method was used. Among the classification algorithms available, the maximum likelihood classifier is still an important method for providing reasonably good accuracy, but nonparametric algorithms, such as classification tree analysis, have the potential to provide better results. However, they often require more time to achieve parametric optimization. Proper use of hierarchical‑based methods is fundamental for developing accurate land use/cover classification, mainly from historical remotely sensed data.

Imagens multipolarizadas do sensor Palsar/Alos na discriminação das fases fenológicas da cana‑de‑açúcar

O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial das imagens multipolarizadas do sensor‑radar Palsar/Alos em diferenciar as fases fenológicas da cana‑de‑açúcar. Valores digitais de quatro imagens do sensor, dos meses de fevereiro, maio, agosto e outubro de 2008, com polarizações HH (emissão e recebimento de onda na polarização horizontal) e HV (emissão de onda na polarização horizontal e recebimento na vertical), foram convertidos para coeficientes de retroespalhamento (σ°), para a análise de dados de cana‑de‑açúcar, cultivadas em talhões na região nordeste do Estado de São Paulo. Foram selecionadas três variedades, em diferentes estágios fenológicos: RB85‑5156, seis talhões; RB86‑7515, dez talhões; e RB92‑5345, dez talhões. As diferenças entre as fases fenológicas foram avaliadas para cada uma das variedades e, também, entre as variedades. A utilização simultânea ou não dos dados do sensor Palsar/Alos, obtidos em duas polarizações, foi capaz de discriminar as diferentes fases de crescimento da cana‑de‑açúcar, com exceção da fase de crescimento dos colmos e a fase de maturação, em que não foi observada diferença significativa.

Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana‑de‑açúcar

O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana‑de‑açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r² = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana‑de‑açúcar em baixa resolução.

Sugarcane response to nitrogen rates, measured by a canopy reflectance sensor

Abstract:The objective of this work was to evaluate whether a canopy sensor is capable of estimating sugarcane response to N, as well as to propose strategies for handling the data generated by this device during the decision-making process for crop N fertilization. Four N rate-response experiments were carried out, with N rates varying from 0 to 240 kg ha-1. Two evaluations with the canopy sensor were performed when the plants reached average stalk height of 0.3 and 0.5 m. Only two experiments showed stalk yield response to N rates. The canopy sensor was able to identify the crop response to different N rates and the relationship of the nutrient with sugarcane yield. The response index values obtained from the canopy sensor readings were useful in assessing sugarcane response to the applied N rate. Canopy reflectance sensors can help to identify areas responsive to N fertilization and, therefore, improve sugarcane fertilizer management.

Potencialidades do dióxido de chumbo eletrodepositado como sensor potenciométrico

This paper proposes an experiment to be performed in both instrumental analysis and experimental physical-chemistry curricular disciplines in order to open options to develop challenging basic research activities. Thus the experimental procedures and the results obtained in the preparation of electrodeposited lead dioxide onto graphite and its evaluation as potentiometric sensor for H3O+ and Pb2+ ions, are presented. The data obtained in acid-base titrations were compared with those of the traditional combination glass electrode at the same conditions. Although a linear sub-Nernstian response to free hydrogen ions was observed for the electrodeposited PbO2 electrode, a good agreement was obtained between them. Working as lead(II) sensing electrode, the PbO2 showed a linear sub-Nernstian behavior at total Pb2+ concentrations ranging from 3,5 x 10-4 to 3,0 x 10-2 mol/L in nitrate media. For the redox couple PbO2/Pb(II) the operational slope converges to the theoretical one, as the acidity of the working solution increases.

Alternative technique for biodiesel quality control using an optical fiber long-period grating sensor

We report the use of an optical fiber sensor to measure the soybean oil concentration in samples obtained from the mixture of pure biodiesel and commercial soybean oil. The operation of the device is based on the long-period grating sensitivity to the surrounding medium refractive index, which leads to measurable modifications in the grating transmission spectrum. The proposed analysis method results in errors in the oil concentration of 0.4% and 2.6% for pure biodiesel and commercial soybean oil, respectively. Techniques of total glycerol, dynamic viscosity, density, and hydrogen nuclear magnetic resonance spectroscopy were also employed to validate the proposed method.