Temporal Stability of Management Zone Patterns: Case Study with Contact and Non-Contact Soil Electrical Conductivity Sensors in Dryland Pastures
Notice bibliographique
Résumé
Precision agriculture (PA) intends to validate technological tools that capture soil and crop spatial variability, which constitute the basis for the establishment of differentiated management zones (MZs). Soil apparent electrical conductivity (ECa) sensors are commonly used to survey soil spatial variability. It is essential for surveys to have temporal stability to ensure correct medium- and long-term decisions. The aim of this study was to assess the temporal stability of MZ patterns using different types of ECa sensors, namely an ECa contact-type sensor (Veris 2000 XA, Veris Technologies, Salina, KS, USA) and an electromagnetic induction sensor (EM-38, Geonics Ltd., Mississauga, ON, Canada). These sensors were used in four fields of dryland pastures in the Alentejo region of Portugal. The first survey was carried out in October 2018, and the second was carried out in September 2020. Data processing involved synchronizing the geographic coordinates obtained using the two types of sensors in each location and establishing MZs based on a geostatistical analysis of elevation and ECa data. Although the basic technologies have different principles (contact versus non-contact sensors), the surveys were carried out at different soil moisture conditions and were temporarily separated (about 2 years); the ECa measurements showed statistically significant correlations in all experimental fields (correlation coefficients between 0.449 and 0.618), which were reflected in the spatially stable patterns of the MZ maps (averaging 52% of the total area across the four experimental fields). These results provide perspectives for future developments, which will need to occur in the creation of algorithms that allow the spatial variability and temporal stability of ECa to be validated through smart soil sampling and analysis to generate recommendations for sustained soil amendment or fertilization.
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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 | 0,000 | 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)
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 ».