Variabilidad espacial de suelo a escala de lote y su relación con rendimientos.
El manejo sitio-específico dentro del lote requiere delimitar zonas de manejo [ZM].. Múltiples variables, tales como propiedades del suelo, pueden ser son usadas para la zonificación.. El análisis de cluster fuzzy k-means [CFK] es utilizado para la delimitación de ZM.. CFK suele aplicarse sobre las variables originales o sobre las componentes principales [CP] derivadas del análisis de componentes principales [PCA].. Sin embrago, este análisis no considera la presencia de correlaciones espaciales.. Por ello, proponemos el uso de método MULTISPATI-PCA, una nueva forma de PCA que contempla la información espacial previo a la conformación de las CP. MULTISPATI-PCA también es usado en análisis de correlaciones canónicas [ACC] para cuantificar la magnitud de la relación lineal entre variables de suelo y rendimientos.. En este trabajo evaluamos la capacidad de cinco procedimientos multivariados para delimitar ZM: CFK sobre variables de suelo originales [CFK-VS], CFK sobre componentes principales del PCA [CFK-CP], CFK sobre CP espaciales [CPe] producidas por MULTISPATI-PCA [CFK-CPe] sobre las mismas variables de suelo y partición basada en percentiles de variables canónicas del ACC que correlacionan rendimientos con CP de variables de suelo [ACC-CP] y con las respectivas CPe (ACC-CPe). Se compararon las diferencias de rendimientos entre las ZM delimitadas por cada método. Se trabajó con datos de conductividad eléctrica aparente en dos profundidades 0-30 cm y 0-90 cm, elevación, profundidad de tosca y rendimientos de soja y trigo.. El análisis de conglomerados sobre las componentes principales espaciales, derivadas de MULTISPATI-PCA, fue el mejor procedimiento ya que delimitó ZM con diferencias significativas y más altas de rendimiento entre las zonas.
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KOHA-OAI-AGRO:322502024-02-08T16:37:07Zhttp://ceiba.agro.uba.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=32250AAGVariabilidad espacial de suelo a escala de lote y su relación con rendimientos. Córdoba, Mariano AugustoBruno, CeciliaCosta, José LuisBalzarini, Mónica GracielatextspaEl manejo sitio-específico dentro del lote requiere delimitar zonas de manejo [ZM].. Múltiples variables, tales como propiedades del suelo, pueden ser son usadas para la zonificación.. El análisis de cluster fuzzy k-means [CFK] es utilizado para la delimitación de ZM.. CFK suele aplicarse sobre las variables originales o sobre las componentes principales [CP] derivadas del análisis de componentes principales [PCA].. Sin embrago, este análisis no considera la presencia de correlaciones espaciales.. Por ello, proponemos el uso de método MULTISPATI-PCA, una nueva forma de PCA que contempla la información espacial previo a la conformación de las CP. MULTISPATI-PCA también es usado en análisis de correlaciones canónicas [ACC] para cuantificar la magnitud de la relación lineal entre variables de suelo y rendimientos.. En este trabajo evaluamos la capacidad de cinco procedimientos multivariados para delimitar ZM: CFK sobre variables de suelo originales [CFK-VS], CFK sobre componentes principales del PCA [CFK-CP], CFK sobre CP espaciales [CPe] producidas por MULTISPATI-PCA [CFK-CPe] sobre las mismas variables de suelo y partición basada en percentiles de variables canónicas del ACC que correlacionan rendimientos con CP de variables de suelo [ACC-CP] y con las respectivas CPe (ACC-CPe). Se compararon las diferencias de rendimientos entre las ZM delimitadas por cada método. Se trabajó con datos de conductividad eléctrica aparente en dos profundidades 0-30 cm y 0-90 cm, elevación, profundidad de tosca y rendimientos de soja y trigo.. El análisis de conglomerados sobre las componentes principales espaciales, derivadas de MULTISPATI-PCA, fue el mejor procedimiento ya que delimitó ZM con diferencias significativas y más altas de rendimiento entre las zonas.El manejo sitio-específico dentro del lote requiere delimitar zonas de manejo [ZM].. Múltiples variables, tales como propiedades del suelo, pueden ser son usadas para la zonificación.. El análisis de cluster fuzzy k-means [CFK] es utilizado para la delimitación de ZM.. CFK suele aplicarse sobre las variables originales o sobre las componentes principales [CP] derivadas del análisis de componentes principales [PCA].. Sin embrago, este análisis no considera la presencia de correlaciones espaciales.. Por ello, proponemos el uso de método MULTISPATI-PCA, una nueva forma de PCA que contempla la información espacial previo a la conformación de las CP. MULTISPATI-PCA también es usado en análisis de correlaciones canónicas [ACC] para cuantificar la magnitud de la relación lineal entre variables de suelo y rendimientos.. En este trabajo evaluamos la capacidad de cinco procedimientos multivariados para delimitar ZM: CFK sobre variables de suelo originales [CFK-VS], CFK sobre componentes principales del PCA [CFK-CP], CFK sobre CP espaciales [CPe] producidas por MULTISPATI-PCA [CFK-CPe] sobre las mismas variables de suelo y partición basada en percentiles de variables canónicas del ACC que correlacionan rendimientos con CP de variables de suelo [ACC-CP] y con las respectivas CPe (ACC-CPe). Se compararon las diferencias de rendimientos entre las ZM delimitadas por cada método. Se trabajó con datos de conductividad eléctrica aparente en dos profundidades 0-30 cm y 0-90 cm, elevación, profundidad de tosca y rendimientos de soja y trigo.. El análisis de conglomerados sobre las componentes principales espaciales, derivadas de MULTISPATI-PCA, fue el mejor procedimiento ya que delimitó ZM con diferencias significativas y más altas de rendimiento entre las zonas.CIENCIA DEL SUELOZONIFICACIONUTILIZACION DE LA TIERRACARACTERISTICAS DEL SITIOTIPOS DE SUELOSSIMULACIONMETODOSTECNOLOGIARENDIMIENTO DE CULTIVOSRevista de investigaciones agropecuarias : RIA |
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El manejo sitio-específico dentro del lote requiere delimitar zonas de manejo [ZM].. Múltiples variables, tales como propiedades del suelo, pueden ser son usadas para la zonificación.. El análisis de cluster fuzzy k-means [CFK] es utilizado para la delimitación de ZM.. CFK suele aplicarse sobre las variables originales o sobre las componentes principales [CP] derivadas del análisis de componentes principales [PCA].. Sin embrago, este análisis no considera la presencia de correlaciones espaciales.. Por ello, proponemos el uso de método MULTISPATI-PCA, una nueva forma de PCA que contempla la información espacial previo a la conformación de las CP. MULTISPATI-PCA también es usado en análisis de correlaciones canónicas [ACC] para cuantificar la magnitud de la relación lineal entre variables de suelo y rendimientos.. En este trabajo evaluamos la capacidad de cinco procedimientos multivariados para delimitar ZM: CFK sobre variables de suelo originales [CFK-VS], CFK sobre componentes principales del PCA [CFK-CP], CFK sobre CP espaciales [CPe] producidas por MULTISPATI-PCA [CFK-CPe] sobre las mismas variables de suelo y partición basada en percentiles de variables canónicas del ACC que correlacionan rendimientos con CP de variables de suelo [ACC-CP] y con las respectivas CPe (ACC-CPe). Se compararon las diferencias de rendimientos entre las ZM delimitadas por cada método. Se trabajó con datos de conductividad eléctrica aparente en dos profundidades 0-30 cm y 0-90 cm, elevación, profundidad de tosca y rendimientos de soja y trigo.. El análisis de conglomerados sobre las componentes principales espaciales, derivadas de MULTISPATI-PCA, fue el mejor procedimiento ya que delimitó ZM con diferencias significativas y más altas de rendimiento entre las zonas. |
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