Variabilidad espacial de suelo a escala de lote y su relación con los rendimientos
El manejo sitio-específico dentro de un lote requiere delimitar zonas homogéneas. Múltiples variables, tales como algunas propiedades del suelo, son usadas para la zonificación. El análisis de “cluster fuzzy k-means” (CFK) es aquí utilizado para la delimitación de zonas. El CFK puede aplicarse sobre...
| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | info:ar-repo/semantics/artículo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Gerencia de Comunicación e Imagen Institucional, DNA SICC, INTA
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/431 http://www.scielo.org.ar/pdf/ria/v42n1/v42n1a08.pdf http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=86445998011 http://ria.inta.gob.ar/trabajos/variabilidad-espacial-de-suelo-escala-de-lote-y-su-relacion-con-los-rendimientos |
| Sumario: | El manejo sitio-específico dentro de un lote requiere delimitar zonas homogéneas. Múltiples variables, tales como algunas propiedades del suelo, son usadas para la zonificación. El análisis de “cluster fuzzy k-means” (CFK) es aquí utilizado para la delimitación de zonas. El CFK puede aplicarse sobre las variables originales o sobre variables sintéticas derivadas del análisis de componentes principales (PCA). Sin embrago, PCA no considera la presencia de correlaciones espaciales. Por ello, proponemos el uso del método MULTISPATI-PCA, una nueva forma de PCA que contempla la información espacial. El método también es usado en el análisis de correlaciones canónicas 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 zonas homogéneas dentro de un lote: el análisis CFK sobre variables de suelo originales, CFK sobre componentes principales del PCA y sobre componentes principales espaciales. Finalmente incluimos particiones de los sitios del lote basadas en percentiles de variables canónicas que correlacionan rendimientos con componentes principales o con componentes principales espaciales, alternativamente. Se compararon las diferencias de rendimientos entre las zonas 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 fue el mejor procedimiento para delimitar zonas homogéneas. |
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