Delineation of Management Zones for Site-Specific Information about Soil Fertility Characteristics through Proximal Sensing of Potato Fields
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The delineation of management zones (MZs) has been suggested as a solution to mitigate adverse impacts of soil variability on potato tuber yield. This study quantified the spatial patterns of variability in soil and crop properties to delineate MZs for site-specific soil fertility characterization of potato fields through proximal sensing of fields. Grid sampling strategy was adopted to collect soil and crop data from two potato fields in Prince Edward Island (PEI). DUALEM-2 sensor, Time Domain Reflectometry (TDR-300), GreenSeeker were used to collect soil ground conductivity parameter horizontal coplanar geometry (HCP), soil moisture content (θ), and normalized difference vegetative index (NDVI), respectively. Soil organic matter (SOM), soil pH, phosphorous (P), potash (K), iron (Fe), lime index (LI), and cation exchange capacity (CEC) were determined from soil samples collected from each grid. Stepwise regression shortlisted the major properties of soil and crop that explained 71 to 86% of within-field variability. The cluster analysis grouped the soil and crop data into three zones, termed as excellent, medium, and poor at a 40% similarity level. The coefficient of variation and the interpolated maps characterized least to moderate variability of soil fertility parameters, except for HCP and K that were highly variable. The results of multiple means comparison indicated that the tuber yield and HCP were significantly different in all MZs. The significant relationship between HCP and yield suggested that the ground conductivity data could be used to develop MZs for site-specific fertilization in potato fields similar to those used in this study.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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)
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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 découle