Differentiated management units for soy/corn succession areas

Authors

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.01.p495-509

Keywords:

precision agriculture, localized management, temporal variability, management zone

Abstract

The precision agriculture technique is used to define homogeneous zones on agricultural properties, respecting the particularities of the area. Thus, the objective was to evaluate spatial variability and delineate management zones in a commercial area of succession of soybeans and second-crop corn using data on crop productivity, vegetation index and soil clay. The work was carried out in a commercial area of 97.5 ha located in the municipality of Ponta Porã-MS, Brazil, with soybean data from the 2017/18 harvest; 2018/19, 2019/20 and corn second harvest of 2018, 2019 and 2020. Descriptive analysis and data interpolation were carried out to give rise to maps of productivity, granulometry and vegetation index, which later gave rise to differentiated management units. The spectral response of NDVI showed a positive correlation for soybean and corn productivity. It was possible to identify a region with low spatial and temporal variability through productivity and NDVI maps that gave rise to the management zones. The combined use of soil, plant and relief data allows the generation of management zones, with the number of two zones for the study area.

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Author Biographies

Nayra Fernandes Aguero, UFGD

Doutorado em Agronomia, Universidade Federal da Grande Dourados, Rodovia Dourados-Itahum, km 12, Dourados-MS, Brasil

Dario Alexandre Schwambach, UFGD

Mestrado em Engenharia Agrícola, Universidade Federal da Grande Dourados, rodovia Dourados-Itahum, km 12, Dourados-MS, Brasil

Diandra Pinto Della Flora, UFGD

Dra. em Agronomia, Timac Agro, CEP 79800-000, Dourados, Mato Grosso do Sul.

References

Bazzi, C.L., Souza, E.G., Konopatzki, Nobrega, L.H.P., Uribe-Opazo, M.A. 2015. Management zones applied to pear orchard. International Journal of Food Agriculture and Environment 13, 86-92, 2015.

Bernardi, A.C. de C., Tupy, O., Santos, K.E.L., Mazzuco, G.G., Bettiol, G.M., Rabello, L.M., Inamasu, R.Y. 2018. Mapeamento de produtividade, retorno econômico, condutividade elétrica do solo e zonas de manejo de milho irrigado para silagem. Pesquisa Agropecuária Brasileira 53, 1289-1298. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2018001200001 DOI: https://doi.org/10.1590/s0100-204x2018001200001

Bouyoucos, G. J. 1962. Hydrometer method improved for making particle size analysis of soils. Agronomy Journal 54, 464-465. https://doi.org/10.2134/agronj1962.00021962005400050028x DOI: https://doi.org/10.2134/agronj1962.00021962005400050028x

Callegari-Jaques, S. M. 2011. Correlação linear simples. Bioestatística: Princípios e aplicações. 1 ed. Artmed: Oficina de textos, 84-93.

Chedid, V.; Cortez, J. W.; Arcoverde, S. N. S. 2024. Monitoring the vegetative state of coffee using vegetation indices. Engenharia Agrícola 44, e20220212. https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v44e20220212/2024 DOI: https://doi.org/10.1590/1809-4430-eng.agric.v44e20220212/2024

Cherubin, M.R., Santi, A.L., Eitelwein, M.T., Amado, T.J.C., Simon, D.H., Damian, J.M. 2015. Dimensão da malha amostral para caracterização da variabilidade espacial de fósforo e potássio em Latossolo Vermelho. Pesquisa Agropecuária Brasileira 50, 168-177. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2015000200009 DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-204X2015000200009

Comparin, P.J.S.; Cortez, J.W. 2023. Soil sample densities combined with additional points in the variability of soil chemical attributes. Rev. Gest. Soc. Ambient. 17., e03218. https://doi.org/10.24857/rgsa.v17n8-029 DOI: https://doi.org/10.24857/rgsa.v17n8-029

Corrêa, M.F., Navroski, R., Gomes, A.D., Neto, A.G., Nadal, A.P., Flores, J.H.N., Vergara, R. De O., Gadotti, G.I., Schuch, L.O.B. 2017. Variabilidade espacial dos atributos químicos e agronômicos do solo em campo de produção de sementes de trigo. Scientia Agraria Paranaensis 16, 500-509. https://dx.doi.org/10.18188/1983-1471/sap.v16n4p500-509

Fridgen, J.J., Kitchen, N.R., Sudduth, K.A., Drummond, S.T., Wiebold, W.J., Fraisse, C.W. 2004. Management Zone Analyst (MZA): Software for Subfield Management Zone Delineation. Agronomy Journal 96, 100-108. https://doi.org/10.2134/agronj2004.1000 DOI: https://doi.org/10.2134/agronj2004.1000

Inacio, K. A. M.; Cortez, J. W. 2023. Variabilidade espacial da produtividade da soja e sua correlação com atributos químicos e textura do solo. Rev. Gest. Soc. Ambient. 17, e03226. https://doi.org/10.24857/rgsa.v17n2-030 DOI: https://doi.org/10.24857/rgsa.v17n2-030

Laurenti, N., Pezzopane, J. R. M., Guimarães, E. da S., Bernardi, A. C. de C., Rodrigues, J. 2024. Spatial variability of soil and vegetation properties in integrated production systems. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 28, e280481. https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v28n10e280481 DOI: https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v28n10e280481

Maia, F.C.O.; Bufon, V.B.; Leão, T.P. 2023. Vegetation indices as a Tool for Mapping Sugarcane Management Zones. Precision Agriculture 24, 213–234. https://doi.org/10.1007/s11119-022-09939-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s11119-022-09939-7

Marin, D.B., Alves, M.D.C., Pozza, E.A., Gandia, R.M., Cortez, M.L.J., Mattioli, M.C. 2019. Sensoriamento remoto multiespectral na identificação e mapeamento das variáveis bióticas e abióticas do cafeeiro. Revista Ceres 66, 142-153. https://doi.org/10.1590/0034-737X201966020009 DOI: https://doi.org/10.1590/0034-737x201966020009

Molin, J. P.; Amaral, L. R.; Colaço, A. F. 2015. Agricultura de Precisão. 1 ed. São Paulo: Oficina de textos,71-88.

Nawar S., Corstanje, R., Halcro, G., Mulla, D., Mouazen, A. M. 2017. Delineation of soil management zones for variable-rate fertilization: A review. Advances in Agronomy 143,175-245. https://doi.org/10.1016/bs.agron.2017.01.003 DOI: https://doi.org/10.1016/bs.agron.2017.01.003

Pereira, G.W., Valente, D. S. M., Queiroz, D. M. d., Coelho, A. L. d. F., Costa, M. M., Grift, T. 2022. Smart-Map: An Open-Source QGIS Plugin for Digital Mapping Using Machine Learning Techniques and Ordinary Kriging. Agronomy 12, 1350. https://doi.org/10.3390/agronomy12061350 DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy12061350

Pimentel-Gomes, F.; Garcia, C. H. 2002. Estatística aplicada a experimentos agronômicos e florestais. Piracicaba: FEALQ. 309 p.

QGIS. 2024. QGIS Geographic Information System. QGIS Association. Disponível em: http://www.qgis.org

Ramzan, S., Nazir, S.; Ashraf, I.; Wani, M.A.; Wani, Z.M.; Ul Shafiq, M. 2021. Management zone delineation and spatial distribution of micronutrients in cold-arid region of India. Environmental Monitoring and Assessment 193, 1-16. https://doi.org/10.1007/s10661-021-09216-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-021-09216-6

Santi, A.L., Amado, T.J.; Eitelwein, M.T.; Cherubin, M.R.; Silva, R.F. Da; Da Ros, C.O. 2013. Definição de zonas de produtividade em áreas manejadas com agricultura de precisão. Revista Brasileira de Ciências Agrárias 8, 510-515. https://doi.org/10.5039/agraria.v8i3a2489 DOI: https://doi.org/10.5039/agraria.v8i3a2489

Santos, H. G., Jacomine, P. K. T., Anjos, L. H. C. Dos, Oliveira, V. A. De, Lumbreras, J. F., Coelho, M. R., Almeida, J. A. De, Araujo Filho, J. C. De, Oliveira, J. B. De, Cunha, T. J. F.2018. Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. 5 ed. Brasília: Embrapa, 356 p.

Schenatto, K., Souza, E. G., Bazzi, C. L., Bier, V. A., Betzek, N. M., Gavioli, A.2016. Data Interpolation in the definition of management zones. Acta Scientiarum Technology 38, 31-40. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v38i1.27745 DOI: https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v38i1.27745

Shukla, A.K., Sinha, N. K., Tiwari, P. K., Prakash, C., Behera, S. K., Babu, P. S., Patnaik, M.C., Somasundaram, J.,. Singh, P., Dwivedi, B. S., Datta, S. P., Meena, M. C., Tripathi, R., Nayak, A. K., Kumar, A., Shukla, K., Siddiqui, S., Patra. A. K. 2018. Evaluation of spatial distribution and regional zone delineation for micronutrients in a semiarid Deccan Plateau Region of India. Land Degradation & Development 29, 2449-2459. https://doi.org/10.1002/ldr.2992 DOI: https://doi.org/10.1002/ldr.2992

Schwambach, D. A., Cortez, J. W., Flora, D. P. D. ., Henriques, H. J. R., Donaire, L. D. O. 2021. Variability of soybean and corn yield and soil texture in the generation of management zones. Energia Na Agricultura 36, 335–347. https://doi.org/10.17224/EnergAgric.2021v36n3p335-347 DOI: https://doi.org/10.17224/EnergAgric.2021v36n3p335-347

Trindade, F.S., Alves, M.C., Noetzold, R., Andrade, I.C., Pozza, A. A. A. 2019. Relação espectro-temporal de índices de vegetação com atributos do solo e produtividade da soja. Revista de Ciências Agrárias - Amazonian Journal of Agricultural and Environmental Sciences 62, 1-11. http://dx.doi.org/10.22491/rca.2019.2928 DOI: https://doi.org/10.22491/rca.2019.2928

Vian, A. L., Bredemeier, C., Silva, P. R. F. D., Santi, A. L., Silva, C. P. G. D., & Santos, F. L. D. 2018. Limites críticos de NDVI para estimativa do potencial produtivo do milho. Revista Brasileira de Milho e Sorgo 17, 91-100. https://doi.org/10.18512/1980-6477/rbms.v17n1p91-100 DOI: https://doi.org/10.18512/1980-6477/rbms.v17n1p91-100

Vieira, S. R., Millete, J.; Topp, G.C.; Reynolds, W.D 2002. Handbook for geoestatistical analysis of variability in soil and climate data. In: Alvarez, V.V.H.; Schaefer, C.E.G.R.; Barros, N.F.; Mello, J.W.V.; Costa, J.M. tópicos em ciência do solo. Viçosa, MG: Sociedade Brasileira De Ciência do Solo 2, 1-45.

Zanella, M. A., Queiroz, D. M. de , Valente, D. S. M., Pinto, F. de A. de C., Santos, N. T. 2019. Management class delimitation in a soybean crop using orbital images. Engenharia Agrícola 39, 676-683. https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n5p676-683/2019 DOI: https://doi.org/10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n5p676-683/2019

Zonta, J. H., Brandão, Z. N., Medeiros, J. da C., Sana, R. S., Sofiatti, V. 2014. Variabilidade espacial da fertilidade do solo em área cultivada com algodoeiro no Cerrado do Brasil. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 18, 595–602. https://doi.org/10.1590/S1415-43662014000600005 DOI: https://doi.org/10.1590/S1415-43662014000600005

Published

2026-02-06

How to Cite

Aguero, N. F., Cortez, J. W., Schwambach, D. A., & Flora, D. P. D. (2026). Differentiated management units for soy/corn succession areas. Brazilian Journal of Physical Geography, 19(01), 495–509. https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.01.p495-509

Issue

Section

Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

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