Optical sensors have potential for determining nitrogen fertilizer topdressing requirements of canola in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
An important challenge in N management is matching fertilizer inputs to crop requirements for specific environmental conditions. Field experiments were completed over 3 yr at two locations in Saskatchewan to evaluate the feasibility of using optical sensors and high-N reference plots along with topdressed liquid urea ammonium-nitrate (UAN) to arrive at more optimal N rates for canola (Brassica napus L.). Treatments included N management strategies where the timing and methods of application were varied along with the total quantities of N applied. Sensor-based N management was compared with the predominant practice of banding predetermined amounts of N at seeding. On average, sensor-based N management resulted in a 34 kg N ha-1 reduction in fertilizer use with no effect on seed yields except at Indian Head in 2006 where dry conditions resulted in yield reductions of 370 to 454 kg ha-1 compared with applying canola's entire N requirements at seeding. Sensor-based N management or split-N applications never increased yields relative to applying all N at seeding. Adopting this technology in western Canada will more likely result in reduced N inputs without reducing yield than increased seed yield. While sensor-based N management did not reduce post-harvest residual soil NO3-N levels, agronomic N use efficiency (ANUE) was increased 33% of the time and was never lessened. When significant, the increase in ANUE ranged from 4.8 to 7.8 kg seed kg N applied-1. Overall, optical sensors have potential as a tool for managing N fertility more efficiently in canola production. Key words: Brassica napus, normalized difference vegetation index, urea ammonium-nitrate, nitrogen use efficiency, agriculture, precision
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».