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 NO 3 -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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».