Nuevo algoritmo para generar patrones espaciales de muestreo de suelos en experimentos agrícolas
La variabilidad espacial del suelo es un factor importante para entender los cambios de las variables de respuesta en experimentos agrícolas. El muestreo de suelos se ejecuta con base en un patrón espacial, el cual puede ser aleatorio o sistemático. El objetivo de este trabajo fue vali...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Corpoica)
2021-12-01
|
| Series: | Ciencia y Tecnología Agropecuaria |
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| Online Access: | https://revistacta.agrosavia.co/index.php/revista/article/view/2306/931 |
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| author | Edwin Erazo-Mesa Andrés Echeverri-Sánchez Norberto Urrutia Cobo |
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| collection | DOAJ |
| description | La variabilidad espacial del suelo es un factor importante para entender los cambios de las variables de respuesta en experimentos agrícolas. El muestreo de suelos se ejecuta con base en un patrón espacial, el cual puede ser aleatorio o sistemático. El objetivo de este trabajo fue validar un nuevo algoritmo para generar patrones espaciales de muestreo de suelos en este contexto. Para esto se diseñaron tres funciones en el software R, las cuales fueron comparadas con cinco aplicaciones (tres programas y dos librerías de R). La validación se realizó replicando tres patrones espaciales de suelos en experimentos agrícolas reportados en investigaciones anteriores, además de comparar la localización manual de puntos de muestreo en un experimento de cosecha de caña de azúcar con la localización generada por el algoritmo. Los resultados indican que el algoritmo tiene la capacidad exclusiva de realizar muestreos sistemáticos por unidad de área y centrarlos en el polígono correspondiente. El resto de las características, tales como el cálculo de los demás patrones y la generación de puntos sobre líneas, es posible encontrarlas en las otras aplicaciones. Con respecto a la validación en campo, la distancia promedio entre puntos generados con el algoritmo y los ubicados manualmente en campo es 2,58 m. La distancia promedio entre los puntos ubicados manualmente en campo y la línea de surco más cercana es 0,46 m. En conclusión, el algoritmo permite ubicar puntos de muestreo en sitios específicos del campo, como lo son las partes altas del surco o el entresurco. |
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2500-5308 |
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| publishDate | 2021-12-01 |
| publisher | Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Corpoica) |
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| series | Ciencia y Tecnología Agropecuaria |
| spelling | doaj.art-0c92125ed7bd4144a724776597d0990d2024-02-02T14:55:54ZengCorporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Corpoica)Ciencia y Tecnología Agropecuaria2500-53082021-12-01231117https://doi.org/10.21930/rcta.vol23_num1_art:2306Nuevo algoritmo para generar patrones espaciales de muestreo de suelos en experimentos agrícolasEdwin Erazo-Mesa0https://orcid.org/0000-0002-3407-5209Andrés Echeverri-Sánchez1https://orcid.org/0000-0002-8477-9773Norberto Urrutia Cobo2https://orcid.org/0000-0002-7163-3708Universidad del ValleUniversidad del ValleUniversidad del ValleLa variabilidad espacial del suelo es un factor importante para entender los cambios de las variables de respuesta en experimentos agrícolas. El muestreo de suelos se ejecuta con base en un patrón espacial, el cual puede ser aleatorio o sistemático. El objetivo de este trabajo fue validar un nuevo algoritmo para generar patrones espaciales de muestreo de suelos en este contexto. Para esto se diseñaron tres funciones en el software R, las cuales fueron comparadas con cinco aplicaciones (tres programas y dos librerías de R). La validación se realizó replicando tres patrones espaciales de suelos en experimentos agrícolas reportados en investigaciones anteriores, además de comparar la localización manual de puntos de muestreo en un experimento de cosecha de caña de azúcar con la localización generada por el algoritmo. Los resultados indican que el algoritmo tiene la capacidad exclusiva de realizar muestreos sistemáticos por unidad de área y centrarlos en el polígono correspondiente. El resto de las características, tales como el cálculo de los demás patrones y la generación de puntos sobre líneas, es posible encontrarlas en las otras aplicaciones. Con respecto a la validación en campo, la distancia promedio entre puntos generados con el algoritmo y los ubicados manualmente en campo es 2,58 m. La distancia promedio entre los puntos ubicados manualmente en campo y la línea de surco más cercana es 0,46 m. En conclusión, el algoritmo permite ubicar puntos de muestreo en sitios específicos del campo, como lo son las partes altas del surco o el entresurco.https://revistacta.agrosavia.co/index.php/revista/article/view/2306/931agricultura de precisióncinemática en tiempo realmuestreo de suelosoftware rsurcovariabilidad espacial |
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