Diagnóstico de deficiencias de nitrógeno en trigo cebada utilizando franjas de suficiencia
Incluye texto, tablas y figuras.
- Autores:
-
Gómez Rodríguez, Jaime Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Llanos
- Repositorio:
- Repositorio Digital Universidad de los LLanos
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Bezdek, J. 1981. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Kluwer Academic Publishers, Norwell. 256 p. Castro-Franco, M., Díaz, H., Quiroz, M., Ciccore, P. y Costa, J. 2017. Predicción de contenido de arcilla superficial utilizando conductividad eléctrica aparente y esquemas de muestreo basados en modelos. Ciencia del Suelo (Argentina) 35(1): 135-146. Castro, M., Costa, J., Peralta, N., y Aparicio, V. 2015. Prediction of Soil Properties at Farm Scale Using a Model-Based Soil Sampling Scheme and Random Forest. Soil science, 180, 1-12. Christensen L. K. 2004. NPK Deficiencies Discrimination by Use of Spectral and Spatial Response. Tesis PhD. The Royal Veterinary and Agricultural University. 38 p. Córdoba, M., Bruno, C., Costa, J. y Balzarini, M. 2013. Subfield management class delineation using cluster analysis from spatial principal components of soil variables. Computers and Electronics in Agriculture, 97: 6-14. Daigger, L., Sander, D. y Peterson, G. 1976. Nitrogen Content of Winter Wheat During Growth and Maduration. Agronomy Journal, 68:815-818. Daniel, C. y Triboi, E. 2000. Effects of Temperature and Nitrogen Nutrition on the Grain Composition of Winter Wheat: Effects on Gliadin Content and Composition. Journal of Cereal Science, 32: 45-56. Estrada-Campuzano, G. 2012. Differences in Yield, biomass and their components between triticale and Wheat grown under contrasting water and Nitrogen environments. Field Crop Research, 128: 167-179. Gallagher E., Doyle A., Dilworth, D. 1987. Effect of Management Practices on Aspects of Cereal Yield and Quality. Aspects of Applied Biology 15. Cereal Quality, 151-170. García, A. 2004. Manejo de la Fertilización con Nitrógeno en Trigo y su Interacción con Otras Prácticas Agronómicas. Serie Técnica N° 144 INIA. RUSCONI.55 p. García, E. y Flego, F. 2008. Agricultura de Precisión. Revista Ciencia y Tecnología, 99-116. González, A. 2009. Aplicación del medidor portátil de clorofila en programas de mejora de trigo y cebada. Agroecología, 4: 111-116. González, A., Figueroa, U., Delgado, J., Núñez, G., Cueto, J., Preciado, P. y Palomo, A. 2009. Calibración del SPAD-502 para Evaluar Requerimientos de Nitrógeno en Maíz Forrajero. Terra Latinoamericana, 27: 303-309. Harper, L., Sharpe, R., Langdale, G. y Giddens, J. 1987. Nitrogen Cycling in a Wheat Crop: Soil, Plant and Aerial Nitrogen Transport. Agronomy Journal, 70:965- 973. Hartigan, J. A. 1975. Clustering Algorithms. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics. John Wiley & Sons, Inc. 347 p. ISBN 0-471-35645- X. Isla R., Quílez, D., Valentín, F., Casterad, M.A., Aibar, J. y Maturano, M. 2009. Utilización de Imágenes Aéreas Multiespectrales para Evaluar la Disponibilidad de Nitrógeno en Maíz. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. España. 4 p. Kanampiu, F. K., Raun, W. R. y Johnson, G. V. 1997. Effect of Nitrogen Rate on Plant Nitrogen Loss in Winter Wheat Varieties. Journal of Plant Nutrition, 20: 885-898. Lawes R. y Bramley R. 2012. A Simple Method for the Analysis of On-Farm Strip Trials. Agronomy Journal, 104(2): 371-7. Loewy T., Bergh, R., Ferraris, L. Ventimiglia, Gutiérrez Boem, F. H. y Prystupa, P. 2008. Fertilización de Cebada Cervecera Cv. Scarlett: I. Efecto del Nitrógeno inicial. En: XXI Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo. San Luis. López-Bellido, R., Shepherd, C. y Barraclough, P. 2004. Predicting Post-anthesis N Requirements of Bread Wheat with a Minolta SPAD Meter. European Journal of Agronomy, 20(3): 313-320. Lord E. y Vaughan, J. 1987. Optimising Nitrogen Applications for the Production of Malting Barley. Aspects of Applied Biology 15. Cereal Quality, 319-335. Luo, C., Branlard, G., Griffin, W. B., McNeil, D. L. 2000. The Effect of Nitrogen and Sulphur Fertilization and their Interaction with Genotype on Wheat Glutenins and Quality Parameters. Journal of Cereal Science, 31: 185-194. Martínez, F. J., Ojeda, D. L., Hernández, O. A., Martínez, J. J. y Quezada, G. 2011. El Exceso de Nitratos: Un Problema Actual en la Agricultura. Synthesis, 57: 11-16. Meskini-Vishkaee, F., Hossein, M., Reza, M., Shekari, F. 2015. Evaluation of Canola Chlorophyll Index and Leaf Nitrogen Under Wide Range of Soil Mosture. Int. Agrophys; 29: 83-90. Minasny, B. y McBratney. 2006. A Conditioned Latin Hypercube method for sampling in the presence of ancillary information. Computers & Geosciences, 32: 1378- 1388. Miralles, D., González, F., Abeledo, L., Serrago, R., Alzueta, I., García, G., de San Caicedonio, R. y Lo Valvo, P. 2014. Manual de Trigo y Cebada para el Cono Sur: Procesos Fisiológicos y Bases de Manejo. 1a ed. 56 p. Moges, S., Girma, K., Teal, R., Freeman, K. W., Zhang, H., Arnall, D., Holtz, S., Tubaña, B., Walsh, O., Chung, B., y Raun, W. R. 2007. In-season estimation of grain sorghum yield potential using a hand-held optical sensor. Archives of Agronomy and Soil Science. 53(6): 617-628. Mulder, V. L., de Bruin, S. y Schaepman. 2013. Representing major soil variability at regional scale by constrained Latin Hypercube Sampling of remote sensing data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21: 301-310. Nielse, D. y Halvorson, A. 1991. Nitrogen Fertility Influence on Water Stress and Yield of Winter Wheat. Agronomy Journal, 83:1065-1070. Odeh, I., Chittleborough, D., y McBratney, A. 1992. Soil Pattern Recognition with Fuzzy-c-means: Application to Classification and Soild-Landform Interrelationships. Soil Science Society of America Journal, 56(2): 505-516. Patane, P. y Vibhyte, A. 2014. Chlorophyll and Nitrogen Estimation Techniques: A Review. International Journal of Engineering Research and Reviews, 2(4): 33-41. Peralta, N. R., Barbieri, P., Gowland, T., Aparicio, V. y Costa, J. L. 2015. Agricultura de Precisión: Dosis Variable de Nitrógeno en Cebada. Ciencia del suelo (Argentina), 33(1): 131-137. Piekielek, W. P. y Fox, R. H. 1992. Use of a Clorophyll Meter to Predict Sidedress Nitrogen Requeriments for Maize. Agronomy Journal, 84: 59-65. Pinter, P. J., Jackson, R. D., Idso, S. D. y Reginato, R. J. 1981. Multidate spectral reflectance as predictors of yield in wáter stressed wheat and barley. International Journal of Remote Sensing, 2: 43-48. Raun, W. R., Solie, J. B., Johnson, G. V., Stone, M. L., Lukiana, E. V., Thomason, W. E. y Schepers, J. S. 2001. In-season Prediction of Potential Grain Yield in Winter Wheat Using Canopy Reflectance. Agronomy Journal, 93: 131-138. Raun, W. R., Solie, J. B., Johnson, G. V., Stone, M. L., Mullen R., W., Freeman, K. W., Thomason, W. E. y Lukina, E. V. 2002. Improving Nitrogen Use Efficiency in Cereal Grain Production with Optical Sensing and Variable Rate Application. Agronomy Journal. 94: 815-820. Reussi Calvo, N. I., Rozas, H. S., Echeverría, H., y Diovisalvi, N. 2015. Using Canopy Indices to Quantify the Economic Optimum Nitrogen Rate in Spring Wheat. Agronomy Journal, 107(2): 459-465. Rodrígues, M. y Corá, J. 2015. Management Zones Using Fuzzy Clustering Based on Spatial-Temporal Variability of Soiland and Corn Yield. Journal of the Brazilian Association of Agricultural Engineering, 35(3): 470-483. Ross F. y López de Sabando, M. 2016. Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y Cobertura. En: 15° Curso Internacional de Agricultura y Ganadería de Precisión con Agregado de Valor de Origen. Manfredi, Córdoba. 95-102 p. Sinfield, J. V., Fagerman, D. y Colic, O. 2010. Evaluation of Sensing Technologies for On-The-Go Detection of Macro-Nutrients in Cultivated Soils. Computers and Electronics in Agriculture, 70: 1-18. Solie, J. B., Raun, W. R., Whitney, R. W., Stone, M. L. y Ringer, J. D. 1996. Optical sensor based field element size and sensing strategy for Nitrogen appliation. Transactions of the ASAE 39:1983-1992. Stone, M. L., Solie, J. B., Raun, W. R., Whitney, R. W., Taylor, S. L. y Ringer, J. D. 1996. Use of Spectral radiance for correcting in-season fertilizaer Nitrogen Deficiencies in Winter Wheat. Transactions of the ASAE 39:1623-1631 Tagarakis, A. C. y Ketterings, Q. M. 2017. In-Season Estimation of Corn Yield Potential Using Proximal Sensing. Agronomy Journal, 109(4): 1323-1330. Tea, I., Genter, T., Naulet, N., Boyer, V., Lummerzheim, M. y Kleiber, D. 2004. Effect of Foliar Sulfur and Nitrogen Fertilization on Wheat Storage Protein Composition and Dough Mixing Properties. Cereal Chemistry, 81(6): 759-766. Vélez, J. P., Melchiori, R. J. M., Méndez, A., Villaroel, D. y Scaramuzza, F. 2012. Fotografía Aérea Multiespectral para el Diagnóstico de Fertilización Nitrogenada por Sitio Específico en Maíz. En: 10° Curso Internacional de Agricultura de Precisión y 5a Exposición de Máquinas Precisas, Córdoba- Argentina. 7 p. Vélez, J. P., Villaroel, D., Scaramuzza, F. 2016. Utilización de Imágenes Multiespectrales Obtenidas con Cámaras montadas en dron para la recomendación de la fertilización nitrogenada en maíz. En: 15° Curso Internacional de Agricultura y Ganadería de Precisión con Agregado de Valor de Origen. 111-115 p. Wuest, S. B. y Cassman, K. G. 1992. Fertilizer-nitrogen Use Efficiency of Irrigated Wheat: I. Uptake Efficiency of Preplant Versus Late-season Application. Agronomy Journal, 84: 682-688 Wright, D., Rasmussen, V., Ramsey, D., Baker, D. 2004. Canopy Reflectance Estimation of Wheat Nitrogen Content for Grain Protein Management. GIScience and Remote Sensing, 41(4): 287-300. Zadoks JC, Chang TT, Konzak CF. 1974. A Decimal Code for the Growth Stages of Cereals. Weed Research, 14(6): 415-21. Zubillaga, M. M., López de Sabando, M., García de Salomone, I., Lavado, R. S. y Zubillaga, M. S. 2011. Ambientación Intra-lote y Mineralización del Nitrógeno. Ciencia, 6(21): 17-25. |
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Castro Franco, MauricioGómez Rodríguez, Jaime Andrés0: dc.contributor.datamanager2025-04-24T20:03:49Z2025-04-24T20:03:49Z2018Gómez Rodríguez, Jaime A. (2018). Diagnóstico de deficiencias de nitrógeno en trigo cebada utilizando franjas de suficiencia [Trabajo de grado, Universidad de los Llanos]. Repositorio digital Universidad de los Llanos.https://repositorio.unillanos.edu.co/handle/001/5016Universidad de los LlanosRepositorio digital Universidad de los Llanoshttps://repositorio.unillanos.edu.coIncluye texto, tablas y figuras.La correcta administración del nitrógeno en los cultivos es fundamental para alcanzar la máxima rentabilidad en la producción. Deficiencias de nitrógeno podrían reducir considerablemente los rendimientos, así como las ganancias del productor. La teledetección ha sido una herramienta útil, de bajo costo, para la determinación del estado del nitrógeno y la predicción temprana del rendimiento en cereales. El objetivo del trabajo fue caracterizar el requerimiento de fertilizante nitrogenado en trigo/cebada, por medio de una técnica integrada por: (i) delimitación de ambientes productivos; (ii) implementación de un diseño experimental en franjas de suficiencia; (iii) obtención de los puntos de muestreo por franja; y (iv) la determinación de la dosis óptima de N por ambiente. Los ensayos se llevaron a cabo en 4 lotes agrícolas del sudeste bonaerense. Zonas de manejo fueron delimitadas por medio de MULTISPATI-PCA y Fuzzy K-medias (sPC-FKM). Se estableció un ensayo en franjas, incluyendo los ambientes previamente delimitados. Tres tratamientos fueron utilizados: dosis de 0 N, dosis utilizada por el productor y doble dosis. 10 puntos de muestreo fueron determinados por franja. En cada punto, se evaluó: NDVI por medio de Greenseeker®, contenido de clorofila con SPAD-502® y biomasa por m2 en las etapas fenológicas de macollamiento, elongación del tallo, preantesis y llenado. También se evaluaron rendimiento y calidad de grano. Se calcularon índices de rendimiento como Eficiencia Agronómica del N (AEN), Índice de Respuesta al Rendimiento en Grano (GYRI) y Eficiencia en la Recuperación del N (REN). Índices de sensores como el INSEY (Rendimiento Estimado en Temporada) y N absorbido en grano. Entre los resultados más destacados, el INSEY calculado a partir de la sumatoria de NDVI en macollamiento y elongación del tallo, mostró una alta correlación con el rendimiento (R2=0.72). Por otra parte, el INSEY calculado a partir del SPAD, tuvo alta correlación con el N absorbido en grano en preantesis (R2 =0.71). Los resultados sugieren que el uso de sensores remotos por medio de ensayos en franjas de suficiencia, corresponde a un método es válido para la caracterización espacio-temporal del requerimiento de fertilizante N a escala de productor de una manera eficiente y precisa.Correct N management in crops is essential to achieve maximum profitability in yield. N deficiencies could significantly reduce yield, as well as producer profits. Remote sensing has been a useful and inexpensive tool for determining N status and in-season yield estimation in cereals. The objective of this work was to characterize the requirement of N fertilizer in wheat/barley through a technique integrated by: (i) delimiting management zones (ii) implementing experimental design based on sufficiency strips (iii) obtaining sampling points per strip (iv) determining optimal N dose per environment. The trials were conducted in 4 agricultural fields located in the southeast of Buenos Aires Province, Argentina. Managment zones were delimited by using Principal Component Analysis and Fuzzy K-means (sPC-KFM). A trial was established with sufficiency strips, including previously delimited environments. Three treatmens were used: 0 N dose, dose used by the producer and double dose. 10 sampling points were determined per strip. At each point. NDVI using Greenseeker®, chlorophyll content with SPAD-502® and biomass per m2 at tillering, stem elongation, heading and ripening stages were measured. Grain yield and quality were also evaluated. Yield indices such as agronomic efficiency (AEN), grain yield response index (GYRI) and N recovery efficiency (REN) were calculated. Sensor indices such as INSEY (in-season estimated yield) and grain N uptake were also calculated. INSEY, calculated from the sum of NDVI at tillering and stem elongation, showed a high correlation with yield (R2=0.72). Grain N uptake showed a high correlation (R2=0.71) with SPAD measured at heading. The results suggest that using remote sensors by means of strip trials corresponds to a valid method for the spatiotemporal characterization of the N fertilizer requirement at producer scale in an efficient and accurate way.Resumen. -- Abstract. -- Introducción. -- Objetivos. -- Objetivo general. -- Objetivos específicos. -- Marco teórico. -- Materiales y métodos. -- Lotes experimentales. -- Delimitación de ambientes intra-lote. -- Implantación del cultivo y diseño experimental. -- Obtención de puntos de muestreo. -- Mediciones complementarias. -- Determinación de la variabilidad de requerimientos de n. -- Cálculo de los requerimientos de n por ambiente. -- Índices de respuesta al rendimiento. -- Índices de respuesta de sensores. -- Análisis estadístico. -- Resultados y discusión. -- Conclusiones y recomendaciones. -- Bibliografía.Trabajo de grado presentado como requisito parcial para optar por el título de Ingeniero Agrónomo.PregradoIngeniero(a) Agrónomo(a)34 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los LlanosFacultad de Ciencias Agropecuarias y Recursos NaturalesVillavicencio, MetaIngeniería AgronómicaSede BarcelonaDerechos Reservados - Universidad de los Llanos, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diagnóstico de deficiencias de nitrógeno en trigo cebada utilizando franjas de suficienciaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Proyectos de investigaciónAase, J. L., y Siddoway, F. H. 1981. Assesing Winter Wheat dry matter Production via Spectral Reflectance measurements useful in providing an estimate of residue Production for erosion control and a s a potential source of feed and energy. Remote Sensing of Environment, 11:267-277.Abdi, H. y Williams, L. 2010. Principal Components Analysis. WIREs Computational Statistics, 2:433-459.Abedi, T., Alemzadeh, A., Abdolreza Kazemeini, S. 2011. Wheat Yield and Grain Protein Response to Nitrogen Aomount and Timing. Australian Journal of Crop Science, 5(3): 330-336.Aulakh, M., Rennie, D. y Paul, E, 1982. Gaseous nitrogen losses from cropped and summer fallowed soils. Canadadian Journal of Soil Science, 62:187-195Blackmer, T. M. y Schepers, J. S. 1995. Use of a Chlorophyll Meter to Monitor Nitrogen Status and Schedule Fertigation for Corn. Journal of Production Agriculture, 8(1): 56-60.Blackmore S. y Moore M. 1999. Remedial Correction of Yield Map Data. Precision Agriculture, 1(1):53-66.Bezdek, J. 1981. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Kluwer Academic Publishers, Norwell. 256 p.Castro-Franco, M., Díaz, H., Quiroz, M., Ciccore, P. y Costa, J. 2017. Predicción de contenido de arcilla superficial utilizando conductividad eléctrica aparente y esquemas de muestreo basados en modelos. Ciencia del Suelo (Argentina) 35(1): 135-146.Castro, M., Costa, J., Peralta, N., y Aparicio, V. 2015. Prediction of Soil Properties at Farm Scale Using a Model-Based Soil Sampling Scheme and Random Forest. Soil science, 180, 1-12.Christensen L. K. 2004. NPK Deficiencies Discrimination by Use of Spectral and Spatial Response. Tesis PhD. The Royal Veterinary and Agricultural University. 38 p.Córdoba, M., Bruno, C., Costa, J. y Balzarini, M. 2013. Subfield management class delineation using cluster analysis from spatial principal components of soil variables. Computers and Electronics in Agriculture, 97: 6-14.Daigger, L., Sander, D. y Peterson, G. 1976. Nitrogen Content of Winter Wheat During Growth and Maduration. Agronomy Journal, 68:815-818.Daniel, C. y Triboi, E. 2000. Effects of Temperature and Nitrogen Nutrition on the Grain Composition of Winter Wheat: Effects on Gliadin Content and Composition. Journal of Cereal Science, 32: 45-56.Estrada-Campuzano, G. 2012. Differences in Yield, biomass and their components between triticale and Wheat grown under contrasting water and Nitrogen environments. Field Crop Research, 128: 167-179.Gallagher E., Doyle A., Dilworth, D. 1987. Effect of Management Practices on Aspects of Cereal Yield and Quality. Aspects of Applied Biology 15. Cereal Quality, 151-170.García, A. 2004. Manejo de la Fertilización con Nitrógeno en Trigo y su Interacción con Otras Prácticas Agronómicas. Serie Técnica N° 144 INIA. RUSCONI.55 p.García, E. y Flego, F. 2008. Agricultura de Precisión. Revista Ciencia y Tecnología, 99-116.González, A. 2009. Aplicación del medidor portátil de clorofila en programas de mejora de trigo y cebada. Agroecología, 4: 111-116.González, A., Figueroa, U., Delgado, J., Núñez, G., Cueto, J., Preciado, P. y Palomo, A. 2009. Calibración del SPAD-502 para Evaluar Requerimientos de Nitrógeno en Maíz Forrajero. Terra Latinoamericana, 27: 303-309.Harper, L., Sharpe, R., Langdale, G. y Giddens, J. 1987. Nitrogen Cycling in a Wheat Crop: Soil, Plant and Aerial Nitrogen Transport. Agronomy Journal, 70:965- 973.Hartigan, J. A. 1975. Clustering Algorithms. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics. John Wiley & Sons, Inc. 347 p. ISBN 0-471-35645- X.Isla R., Quílez, D., Valentín, F., Casterad, M.A., Aibar, J. y Maturano, M. 2009. Utilización de Imágenes Aéreas Multiespectrales para Evaluar la Disponibilidad de Nitrógeno en Maíz. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. España. 4 p.Kanampiu, F. K., Raun, W. R. y Johnson, G. V. 1997. Effect of Nitrogen Rate on Plant Nitrogen Loss in Winter Wheat Varieties. Journal of Plant Nutrition, 20: 885-898.Lawes R. y Bramley R. 2012. A Simple Method for the Analysis of On-Farm Strip Trials. Agronomy Journal, 104(2): 371-7.Loewy T., Bergh, R., Ferraris, L. Ventimiglia, Gutiérrez Boem, F. H. y Prystupa, P. 2008. Fertilización de Cebada Cervecera Cv. Scarlett: I. Efecto del Nitrógeno inicial. En: XXI Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo. San Luis.López-Bellido, R., Shepherd, C. y Barraclough, P. 2004. Predicting Post-anthesis N Requirements of Bread Wheat with a Minolta SPAD Meter. European Journal of Agronomy, 20(3): 313-320.Lord E. y Vaughan, J. 1987. Optimising Nitrogen Applications for the Production of Malting Barley. Aspects of Applied Biology 15. Cereal Quality, 319-335.Luo, C., Branlard, G., Griffin, W. B., McNeil, D. L. 2000. The Effect of Nitrogen and Sulphur Fertilization and their Interaction with Genotype on Wheat Glutenins and Quality Parameters. Journal of Cereal Science, 31: 185-194.Martínez, F. J., Ojeda, D. L., Hernández, O. A., Martínez, J. J. y Quezada, G. 2011. El Exceso de Nitratos: Un Problema Actual en la Agricultura. Synthesis, 57: 11-16.Meskini-Vishkaee, F., Hossein, M., Reza, M., Shekari, F. 2015. Evaluation of Canola Chlorophyll Index and Leaf Nitrogen Under Wide Range of Soil Mosture. Int. Agrophys; 29: 83-90.Minasny, B. y McBratney. 2006. A Conditioned Latin Hypercube method for sampling in the presence of ancillary information. Computers & Geosciences, 32: 1378- 1388.Miralles, D., González, F., Abeledo, L., Serrago, R., Alzueta, I., García, G., de San Caicedonio, R. y Lo Valvo, P. 2014. Manual de Trigo y Cebada para el Cono Sur: Procesos Fisiológicos y Bases de Manejo. 1a ed. 56 p.Moges, S., Girma, K., Teal, R., Freeman, K. W., Zhang, H., Arnall, D., Holtz, S., Tubaña, B., Walsh, O., Chung, B., y Raun, W. R. 2007. In-season estimation of grain sorghum yield potential using a hand-held optical sensor. Archives of Agronomy and Soil Science. 53(6): 617-628.Mulder, V. L., de Bruin, S. y Schaepman. 2013. Representing major soil variability at regional scale by constrained Latin Hypercube Sampling of remote sensing data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21: 301-310.Nielse, D. y Halvorson, A. 1991. Nitrogen Fertility Influence on Water Stress and Yield of Winter Wheat. Agronomy Journal, 83:1065-1070.Odeh, I., Chittleborough, D., y McBratney, A. 1992. Soil Pattern Recognition with Fuzzy-c-means: Application to Classification and Soild-Landform Interrelationships. Soil Science Society of America Journal, 56(2): 505-516.Patane, P. y Vibhyte, A. 2014. Chlorophyll and Nitrogen Estimation Techniques: A Review. International Journal of Engineering Research and Reviews, 2(4): 33-41.Peralta, N. R., Barbieri, P., Gowland, T., Aparicio, V. y Costa, J. L. 2015. Agricultura de Precisión: Dosis Variable de Nitrógeno en Cebada. Ciencia del suelo (Argentina), 33(1): 131-137.Piekielek, W. P. y Fox, R. H. 1992. Use of a Clorophyll Meter to Predict Sidedress Nitrogen Requeriments for Maize. Agronomy Journal, 84: 59-65.Pinter, P. J., Jackson, R. D., Idso, S. D. y Reginato, R. J. 1981. Multidate spectral reflectance as predictors of yield in wáter stressed wheat and barley. International Journal of Remote Sensing, 2: 43-48.Raun, W. R., Solie, J. B., Johnson, G. V., Stone, M. L., Lukiana, E. V., Thomason, W. E. y Schepers, J. S. 2001. In-season Prediction of Potential Grain Yield in Winter Wheat Using Canopy Reflectance. Agronomy Journal, 93: 131-138.Raun, W. R., Solie, J. B., Johnson, G. V., Stone, M. L., Mullen R., W., Freeman, K. W., Thomason, W. E. y Lukina, E. V. 2002. Improving Nitrogen Use Efficiency in Cereal Grain Production with Optical Sensing and Variable Rate Application. Agronomy Journal. 94: 815-820.Reussi Calvo, N. I., Rozas, H. S., Echeverría, H., y Diovisalvi, N. 2015. Using Canopy Indices to Quantify the Economic Optimum Nitrogen Rate in Spring Wheat. Agronomy Journal, 107(2): 459-465.Rodrígues, M. y Corá, J. 2015. Management Zones Using Fuzzy Clustering Based on Spatial-Temporal Variability of Soiland and Corn Yield. Journal of the Brazilian Association of Agricultural Engineering, 35(3): 470-483.Ross F. y López de Sabando, M. 2016. Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y Cobertura. En: 15° Curso Internacional de Agricultura y Ganadería de Precisión con Agregado de Valor de Origen. Manfredi, Córdoba. 95-102 p.Sinfield, J. V., Fagerman, D. y Colic, O. 2010. Evaluation of Sensing Technologies for On-The-Go Detection of Macro-Nutrients in Cultivated Soils. Computers and Electronics in Agriculture, 70: 1-18.Solie, J. B., Raun, W. R., Whitney, R. W., Stone, M. L. y Ringer, J. D. 1996. Optical sensor based field element size and sensing strategy for Nitrogen appliation. Transactions of the ASAE 39:1983-1992.Stone, M. L., Solie, J. B., Raun, W. R., Whitney, R. W., Taylor, S. L. y Ringer, J. D. 1996. Use of Spectral radiance for correcting in-season fertilizaer Nitrogen Deficiencies in Winter Wheat. Transactions of the ASAE 39:1623-1631Tagarakis, A. C. y Ketterings, Q. M. 2017. In-Season Estimation of Corn Yield Potential Using Proximal Sensing. Agronomy Journal, 109(4): 1323-1330.Tea, I., Genter, T., Naulet, N., Boyer, V., Lummerzheim, M. y Kleiber, D. 2004. Effect of Foliar Sulfur and Nitrogen Fertilization on Wheat Storage Protein Composition and Dough Mixing Properties. Cereal Chemistry, 81(6): 759-766.Vélez, J. P., Melchiori, R. J. M., Méndez, A., Villaroel, D. y Scaramuzza, F. 2012. Fotografía Aérea Multiespectral para el Diagnóstico de Fertilización Nitrogenada por Sitio Específico en Maíz. En: 10° Curso Internacional de Agricultura de Precisión y 5a Exposición de Máquinas Precisas, Córdoba- Argentina. 7 p.Vélez, J. P., Villaroel, D., Scaramuzza, F. 2016. Utilización de Imágenes Multiespectrales Obtenidas con Cámaras montadas en dron para la recomendación de la fertilización nitrogenada en maíz. En: 15° Curso Internacional de Agricultura y Ganadería de Precisión con Agregado de Valor de Origen. 111-115 p.Wuest, S. B. y Cassman, K. G. 1992. Fertilizer-nitrogen Use Efficiency of Irrigated Wheat: I. Uptake Efficiency of Preplant Versus Late-season Application. Agronomy Journal, 84: 682-688Wright, D., Rasmussen, V., Ramsey, D., Baker, D. 2004. Canopy Reflectance Estimation of Wheat Nitrogen Content for Grain Protein Management. GIScience and Remote Sensing, 41(4): 287-300.Zadoks JC, Chang TT, Konzak CF. 1974. A Decimal Code for the Growth Stages of Cereals. Weed Research, 14(6): 415-21.Zubillaga, M. M., López de Sabando, M., García de Salomone, I., Lavado, R. S. y Zubillaga, M. S. 2011. Ambientación Intra-lote y Mineralización del Nitrógeno. Ciencia, 6(21): 17-25.Ensayos en franjasNitrogenoTeledeteccionPublicationORIGINALTrabajo de gradoTrabajo de gradoapplication/pdf1337047https://repositorio.unillanos.edu.co/bitstreams/e903a623-2d48-400f-a547-4db487029473/downloadaa5e5f4b2344cf465a0427f345f788b8MD51Carta de autorizaciónCarta de autorizaciónapplication/pdf326277https://repositorio.unillanos.edu.co/bitstreams/81afe88b-b153-4980-bdc6-f8e48f2acae3/downloada68a30a2be04bb90750fdcf61eecf81bMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-815543https://repositorio.unillanos.edu.co/bitstreams/97930246-a490-490b-9fbe-a546c1229a19/download73a5432e0b76442b22b026844140d683MD53TEXTTrabajo de grado.txtTrabajo de grado.txtExtracted texttext/plain56627https://repositorio.unillanos.edu.co/bitstreams/7df6db72-25a7-4825-be12-009387d3e18c/downloada81ab2bb1d7000a9e91dfe05266d07dcMD54Carta de autorización.txtCarta de autorización.txtExtracted 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