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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
Data corrente: |
05/04/2024 |
Data da última atualização: |
05/04/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
HAHN, L.; KURTZ, C.; PAULA, B. V.; FELTRIM, A. L.; HIGASHIKAWA, F. S.; MOREIRA, C.; ROZANE, D. E.; BRUNETTO, G.; PARENT, L. |
Título: |
Feature-specifc nutrient management of onion (Allium cepa) using machine learning and compositional methods. |
Ano de publicação: |
2024 |
Fonte/Imprenta: |
Scientific Reports, Washingtons, USA, v. 14, p. 1-12, 2024. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
While onion cultivars, irrigation and soil and crop management have been given much attention in Brazil to boost onion yields, nutrient management at field scale is still challenging due to large dosage uncertainty. Our objective was to develop an accurate feature-based fertilization model for onion crops. We assembled climatic, edaphic, and managerial features as well as tissue tests into a database of 1182 observations from multi-environment fertilizer trials conducted during 13 years in southern Brazil. The complexity of onion cropping systems was captured by machine learning (ML) methods. The RReliefF ranking algorithm showed that the split-N dosage and soil tests for micronutrients and S were the most relevant features to predict bulb yield. The decision-tree random forest and extreme gradient boosting models were accurate to predict bulb yield from the relevant predictors (R2 > 90%). As shown by the gain ratio, foliar nutrient standards for nutritionally balanced and high-yielding specimens producing > 50 Mg bulb ha−1 set apart by the ML classification models differed among cultivars. Cultivar × environment interactions support documenting local nutrient diagnosis. The split-N dosage was the most relevant controllable feature to run future universality tests set to assess models? ability to generalize to growers? fields. |
Thesagro: |
Allium cepa; fertilidade do solo; machine learning; nutrição mineral. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 02171naa a2200265 a 4500 001 1134365 005 2024-04-05 008 2024 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aHAHN, L. 245 $aFeature-specifc nutrient management of onion (Allium cepa) using machine learning and compositional methods.$h[electronic resource] 260 $c2024 520 $aWhile onion cultivars, irrigation and soil and crop management have been given much attention in Brazil to boost onion yields, nutrient management at field scale is still challenging due to large dosage uncertainty. Our objective was to develop an accurate feature-based fertilization model for onion crops. We assembled climatic, edaphic, and managerial features as well as tissue tests into a database of 1182 observations from multi-environment fertilizer trials conducted during 13 years in southern Brazil. The complexity of onion cropping systems was captured by machine learning (ML) methods. The RReliefF ranking algorithm showed that the split-N dosage and soil tests for micronutrients and S were the most relevant features to predict bulb yield. The decision-tree random forest and extreme gradient boosting models were accurate to predict bulb yield from the relevant predictors (R2 > 90%). As shown by the gain ratio, foliar nutrient standards for nutritionally balanced and high-yielding specimens producing > 50 Mg bulb ha−1 set apart by the ML classification models differed among cultivars. Cultivar × environment interactions support documenting local nutrient diagnosis. The split-N dosage was the most relevant controllable feature to run future universality tests set to assess models? ability to generalize to growers? fields. 650 $aAllium cepa 650 $afertilidade do solo 650 $amachine learning 650 $anutrição mineral 700 1 $aKURTZ, C. 700 1 $aPAULA, B. V. 700 1 $aFELTRIM, A. L. 700 1 $aHIGASHIKAWA, F. S. 700 1 $aMOREIRA, C. 700 1 $aROZANE, D. E. 700 1 $aBRUNETTO, G. 700 1 $aPARENT, L. 773 $tScientific Reports, Washingtons, USA$gv. 14, p. 1-12, 2024.
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Registro original: |
Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
Data corrente: |
21/02/2018 |
Data da última atualização: |
21/02/2018 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
GERBER, J. M.; COLDEBELLA, M. C.; MOLIN, S. J. D.; ERNANI, P. R.; CIOTTA, M. N. |
Título: |
Composição mineral de frutas de maça 'Fuji suprema' com a adição de adubação fosfatada ao solo. |
Ano de publicação: |
2016 |
Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO SUL BRASILEIRA DE CIÊNCIA DO SOLO, 11., 2016, Frederico Westphalen, RS. Anais... Pelotas, RS: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2016. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Na nutrição de pomares de macieira, a adubação fosfatada tem recebido menos atenção que adubação com outros nutrientes ( N e K por exemplo). o objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da adição de P ao solo na composição mineral de frutos de macieira. O experimento foi conduzido no município de São Joaquim, num pomar comercial de Fuji suprema. As doses foram 0, 40, 80, 120 e 160 kg por hectare de P2O5. Na época da colheita foram coletadas amostras de 10 frutos pro parcela onde foram determinados os teores de P, N, K, Ca e Mg. Houve aumento apenas no teor de P nos frutos, enquanto os demais nutrientes não foram influenciados pela aplicação do adubo fosfatado. Contudo, os teores minerais encontram-se dentro dos padrões ideais para evitar a presença de distúrbios fisiológicos, ao mesmo tempo proporcionam adequada conservação dos frutos durante a armazenagem. |
Palavras-Chave: |
bitter pit; distúrbios fisiológicos; Qualidade de armazenamento. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
LEADER 01638naa a2200205 a 4500 001 1127117 005 2018-02-21 008 2016 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aGERBER, J. M. 245 $aComposição mineral de frutas de maça 'Fuji suprema' com a adição de adubação fosfatada ao solo.$h[electronic resource] 260 $c2016 520 $aNa nutrição de pomares de macieira, a adubação fosfatada tem recebido menos atenção que adubação com outros nutrientes ( N e K por exemplo). o objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da adição de P ao solo na composição mineral de frutos de macieira. O experimento foi conduzido no município de São Joaquim, num pomar comercial de Fuji suprema. As doses foram 0, 40, 80, 120 e 160 kg por hectare de P2O5. Na época da colheita foram coletadas amostras de 10 frutos pro parcela onde foram determinados os teores de P, N, K, Ca e Mg. Houve aumento apenas no teor de P nos frutos, enquanto os demais nutrientes não foram influenciados pela aplicação do adubo fosfatado. Contudo, os teores minerais encontram-se dentro dos padrões ideais para evitar a presença de distúrbios fisiológicos, ao mesmo tempo proporcionam adequada conservação dos frutos durante a armazenagem. 653 $abitter pit 653 $adistúrbios fisiológicos 653 $aQualidade de armazenamento 700 1 $aCOLDEBELLA, M. C. 700 1 $aMOLIN, S. J. D. 700 1 $aERNANI, P. R. 700 1 $aCIOTTA, M. N. 773 $tIn: REUNIÃO SUL BRASILEIRA DE CIÊNCIA DO SOLO, 11., 2016, Frederico Westphalen, RS. Anais... Pelotas, RS: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2016.
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