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| Registros recuperados : 28 | |
| 4. |  | CARMO, L. W. do; SILVA, N. D. G. da; ASSIS, K. C. de; DUTRA, L. F. Esterilização química como alternativa à autoclavagem no cultivo in vitro de batata. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS GRADUAÇÃO DA EMBRAPA CLIMA TEMPERADO, 3., 2010, Pelotas. resumos e palestras... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2010. Anais: Carreira, ética e inovação: o que você está fazendo? Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2010. Editado por Ivan Rodrigues de Almeida, Leonardo Ferreira Dutra e Jamir Luis Silva da Silva. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 8. | | DUTRA, L. F.; DONINI, L. P.; SILVA, S. D. dos A. e; SILVA, N. D. G. da; THIEL, F. B. Jatropha curcas micropropagation: a new research at Embrapa Temperate Agriculture. In: SIMPOSIO INTERNACIONAL DE BIOTECNOLOGÍA VEGETAL, 10., 2012, Santa Clara. Resúmenes/Abstracts... Santa Clara, Cuba: Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 9. | | DONINI, L. P.; DUTRA, L. F.; SILVA, N. D. G. da; THIEL, F. B.; RIBEIRO, F. C.; COUTINHO, E. F. Estabelecimento in vitro de oliveira CV. galega. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FLORICULTURA E PLANTAS ORNAMENTAIS, 18.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CULTURA DE TECIDOS DE PLANTAS, 5., 2011, Joinville. Resumos... Itajaí: ABCTP / SBFP, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 10. | | DONINI, L. P.; DUTRA, L. F.; SILVA, S. D. dos A. e; SILVA, N. D. G. da; THIEL, F. B. Estabelecimento in vitro de pinhão-manso. 1 - meio de cultura e concentrações dos sais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA EM PINHÃO-MANSO, 2., 2011, Brasília, DF. Pinhão-manso: focando em soluções sustentáveis para produção de biocombustíveis: anais. Brasília, DF: Embrapa Agroenergia: ABPPM, 2011. 1 CD-ROM. (Embrapa Agroenergia. Documentos, 005).| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 11. | | DONINI, L. P.; DUTRA, L. F.; SILVA, S. D. dos A. e; SILVA, N. D. G. da; THIEL, F. B. Estabelecimento in vitro de pinhão-manso. 2 - concentrações de carvão ativado. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA EM PINHÃO-MANSO, 2., 2011, Brasília, DF. Pinhão-manso: focando em soluções sustentáveis para produção de biocombustíveis: anais. Brasília, DF: Embrapa Agroenergia: ABPPM, 2011. 1 CD-ROM. (Embrapa Agroenergia. Documentos, 005).| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 12. | | DONINI, L. P.; DUTRA, L. F.; SILVA, S. D. dos A. e; SILVA, N. D. G. da; THIEL, F. B. Estabelecimento in vitro de pinhão-manso. 4 - concentrações de citocininas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA EM PINHÃO-MANSO, 2., 2011, Brasília, DF. Pinhão-manso: focando em soluções sustentáveis para produção de biocombustíveis: anais. Brasília, DF: Embrapa Agroenergia: ABPPM, 2011. 1 CD-ROM. (Embrapa Agroenergia. Documentos, 005).| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 13. | | ASSIS, K. C. de; SILVA, N. D. G. da; DUTRA, L. F.; MAYER, N. A.; UENO, B. Estabelecimento in vitro de Prunus spp. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 21., 2010, Natal. Frutas: saúde, inovação e responsabilidade: anais. Natal: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2010. 1 CD-ROM. Resumo expandido.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 14. | | SILVA, N. D. G. da; DUTRA, L. F.; PETERS, J. A.; DONINI, L. P.; THIEL, F. B. Estabelecimento in vitro de ápices meristemáticos de prunus. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FLORICULTURA E PLANTAS ORNAMENTAIS, 18.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CULTURA DE TECIDOS DE PLANTAS, 5., 2011, Joinville. Resumos... Itajaí: ABCTP / SBFP, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 15. | | SILVA, N. D. G. da; DUTRA, L. F.; BIANCHI, V. J.; SOMMEER, L. R.; VARGAS, D. P.; PETERS, J. A. Conservação in vitro de amoreira-preta: Crescimento lento. Plant Cell Culture & Micropropagation, Lavras, v. 12, n. 1, p. 7-12, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 16. | | DONINI, L. P.; DUTRA, L. F.; SILVA, S. D. dos A. e; SILVA, N. D. G. da; THIEL, F. B. Multiplicação in vitro de pinhão-manso. 5 - combinações de BAP e GA3. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA EM PINHÃO-MANSO, 2., 2011, Brasília, DF. Pinhão-manso: focando em soluções sustentáveis para produção de biocombustíveis: anais. Brasília, DF: Embrapa Agroenergia: ABPPM, 2011. 1 CD-ROM. (Embrapa Agroenergia. Documentos, 005).| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 17. | | DUTRA, L. F.; SILVA, N. D. G. da; DONINI, L. P.; FERREIRA, L. V.; VARGAS, D. P.; CORADIN, J. H. Produção de matrizes. In: ANTUNES, L. E. C.; REISSER JUNIOR, C.; SCHWENGBER, J. E. (Ed.). Morangueiro. Pelotas: Embrapa Clima Temperado: Brasília, DF: Embrapa, 2016. 589 p. p. 67-78| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 18. | | DONINI, L. P.; DUTRA, L. F.; SILVA, S. D. dos A. e; SILVA, N. D. G. da; THIEL, F. B. Protocolo de micropropagação de cana-de-açúcar. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FLORICULTURA E PLANTAS ORNAMENTAIS, 18.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CULTURA DE TECIDOS DE PLANTAS, 5., 2011, Joinville. Resumos... Itajaí: ABCTP / SBFP, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 19. | | ZACARIAS, F. M.; DONINI, L. P.; MAYER, K. C. de A.; SILVA, N. D. G. da; VITÓRIA, J. M.; DUTRA, L. F.; SILVA, S. D. dos A. e. Enraizamento in vitro de cana-de-açúcar em função de sacarose, substrato e vedação dos frascos. In: SIMPÓSIO ESTADUAL DE AGROENERGIA, 4.; REUNIÃO TÉCNICA DE AGROENERGIA, 4., 2012, AMRIGS: Porto Alegre. Anais... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2012. Organizado por Sérgio Delmar dos Anjos e Silva Ivan Rodrigues de Almeida.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 20. | | SILVA, N. D. G. da; DUTRA, L. F.; MAYER, N. A.; UENO, B.; MAYER, K. C. de A.; DONINI, L. P. Estabelecimento in vitro de segmentos nodais de pessegueiro retirados de diferentes posições no ramo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FLORICULTURA E PLANTAS ORNAMENTAIS, 18.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CULTURA DE TECIDOS DE PLANTAS, 5., 2011, Joinville. Resumos... Itajaí: ABCTP / SBFP, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| Registros recuperados : 28 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
23/08/2020 |
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Data da última atualização: |
08/09/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 4 |
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Autoria: |
VASQUES, G. de M.; RODRIGUES, H. M.; COELHO, M. R.; BACA, J. F. M.; DART, R. de O.; OLIVEIRA, R. P. de; TEIXEIRA, W. G.; CEDDIA, M. B. |
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Afiliação: |
GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS; HUGO MACHADO RODRIGUES, UFRRJ; MAURICIO RIZZATO COELHO, CNPS; JESUS FERNANDO MANSILLA BACA, CNPS; RICARDO DE OLIVEIRA DART, CNPS; RONALDO PEREIRA DE OLIVEIRA, CNPS; WENCESLAU GERALDES TEIXEIRA, CNPS; MARCOS BACIS CEDDIA, UFRRJ. |
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Título: |
Field proximal soil sensor fusion for improving high-resolution soil property maps. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Soil Systems, v. 4, n. 3, 52, 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/soilsystems4030052 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Mapping soil properties, using geostatistical methods in support of precision agriculture and related activities, requires a large number of samples. To reduce soil sampling and measurement time and cost, a combination of field proximal soil sensors was used to predict and map laboratory-measured soil properties in a 3.4-ha pasture field in southeastern Brazil. Sensor soil properties were measured in situ on a 10 × 10-m dense grid (377 samples) using apparent electrical conductivity meters, apparent magnetic susceptibility meter, gamma-ray spectrometer, water content reflectometer, cone penetrometer, and portable X-ray fluorescence spectrometer (pXRF). Soil samples were collected on a 20 × 20-m thin grid (105 samples) and analyzed in the laboratory for organic C, sum of bases, cation exchange capacity, clay content, soil volumetric moisture, and bulk density. Another 25 samples collected throughout the area were also analyzed for the same soil properties and used for independent validation of models and maps. To test whether the combination of sensors enhances soil property predictions, stepwise multiple linear regression (MLR) models of the laboratory soil properties were derived using individual sensor covariate data versus combined sensor data-except for the pXRF data, which were evaluated separately. Then, to test whether a denser grid sample boosted by sensor-based soil property predictions enhances soil property maps, ordinary kriging of the laboratory-measured soil properties from the thin grid was compared to ordinary kriging of the sensor-based predictions from the dense grid, and ordinary cokriging of the laboratory properties aided by sensor covariate data. The combination of multiple soil sensors improved the MLR predictions for all soil properties relative to single sensors. The pXRF data produced the best MLR predictions for organic C content, clay content, and bulk density, standing out as the best single sensor for soil property prediction, whereas the other sensors combined outperformed the pXRF sensor for the sum of bases, cation exchange capacity, and soil volumetric moisture, based on independent validation. Ordinary kriging of sensor-based predictions outperformed the other interpolation approaches for all soil properties, except organic C content, based on validation results. Thus, combining soil sensors, and using sensor-based soil property predictions to increase the sample size and spatial coverage, leads to more detailed and accurate soil property maps. MenosMapping soil properties, using geostatistical methods in support of precision agriculture and related activities, requires a large number of samples. To reduce soil sampling and measurement time and cost, a combination of field proximal soil sensors was used to predict and map laboratory-measured soil properties in a 3.4-ha pasture field in southeastern Brazil. Sensor soil properties were measured in situ on a 10 × 10-m dense grid (377 samples) using apparent electrical conductivity meters, apparent magnetic susceptibility meter, gamma-ray spectrometer, water content reflectometer, cone penetrometer, and portable X-ray fluorescence spectrometer (pXRF). Soil samples were collected on a 20 × 20-m thin grid (105 samples) and analyzed in the laboratory for organic C, sum of bases, cation exchange capacity, clay content, soil volumetric moisture, and bulk density. Another 25 samples collected throughout the area were also analyzed for the same soil properties and used for independent validation of models and maps. To test whether the combination of sensors enhances soil property predictions, stepwise multiple linear regression (MLR) models of the laboratory soil properties were derived using individual sensor covariate data versus combined sensor data-except for the pXRF data, which were evaluated separately. Then, to test whether a denser grid sample boosted by sensor-based soil property predictions enhances soil property maps, ordinary kriging of the laboratory-measured soil pr... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Fluorescência de raios X; Fusão de sensor proximal; Geoestatística; Radiometria gama; Susceptibilidade magnética. |
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Thesagro: |
Condutividade Eletrica; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Electrical conductivity; Geostatistics; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215532/1/Field-proximal-soil-sensor-fusion-for-improving-high-resolution-soil-property-maps-2020.pdf
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Marc: |
LEADER 03550naa a2200337 a 4500
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005 2020-09-08
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024 7 $ahttps://doi.org/10.3390/soilsystems4030052$2DOI
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520 $aMapping soil properties, using geostatistical methods in support of precision agriculture and related activities, requires a large number of samples. To reduce soil sampling and measurement time and cost, a combination of field proximal soil sensors was used to predict and map laboratory-measured soil properties in a 3.4-ha pasture field in southeastern Brazil. Sensor soil properties were measured in situ on a 10 × 10-m dense grid (377 samples) using apparent electrical conductivity meters, apparent magnetic susceptibility meter, gamma-ray spectrometer, water content reflectometer, cone penetrometer, and portable X-ray fluorescence spectrometer (pXRF). Soil samples were collected on a 20 × 20-m thin grid (105 samples) and analyzed in the laboratory for organic C, sum of bases, cation exchange capacity, clay content, soil volumetric moisture, and bulk density. Another 25 samples collected throughout the area were also analyzed for the same soil properties and used for independent validation of models and maps. To test whether the combination of sensors enhances soil property predictions, stepwise multiple linear regression (MLR) models of the laboratory soil properties were derived using individual sensor covariate data versus combined sensor data-except for the pXRF data, which were evaluated separately. Then, to test whether a denser grid sample boosted by sensor-based soil property predictions enhances soil property maps, ordinary kriging of the laboratory-measured soil properties from the thin grid was compared to ordinary kriging of the sensor-based predictions from the dense grid, and ordinary cokriging of the laboratory properties aided by sensor covariate data. The combination of multiple soil sensors improved the MLR predictions for all soil properties relative to single sensors. The pXRF data produced the best MLR predictions for organic C content, clay content, and bulk density, standing out as the best single sensor for soil property prediction, whereas the other sensors combined outperformed the pXRF sensor for the sum of bases, cation exchange capacity, and soil volumetric moisture, based on independent validation. Ordinary kriging of sensor-based predictions outperformed the other interpolation approaches for all soil properties, except organic C content, based on validation results. Thus, combining soil sensors, and using sensor-based soil property predictions to increase the sample size and spatial coverage, leads to more detailed and accurate soil property maps.
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650 $aCondutividade Eletrica
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aFluorescência de raios X
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653 $aSusceptibilidade magnética
700 1 $aRODRIGUES, H. M.
700 1 $aCOELHO, M. R.
700 1 $aBACA, J. F. M.
700 1 $aDART, R. de O.
700 1 $aOLIVEIRA, R. P. de
700 1 $aTEIXEIRA, W. G.
700 1 $aCEDDIA, M. B.
773 $tSoil Systems$gv. 4, n. 3, 52, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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