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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha : |
11/02/2020 |
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Actualizado : |
05/09/2022 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Autor : |
RUBIO, V.; PÉREZ BIDEGAIN, M; BERETTA, A.; BAROLIN, E.; QUINCKE, A. |
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Afiliación : |
VALENTINA RUBIO DELLEPIANE, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARIO PÉREZ BIDEGAIN, Facultad de la Agronomía, Universidad de la República, Uruguay.; ANDRÉS BERETTA, Manejo y Conservación de Suelos, Ministerio de Ganadería Agricultura y Pesca, Uruguay.; EMILIANO BAROLIN GARCIA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JUAN ANDRES QUINCKE WALDEN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Impacto de propiedades físico-químicas en la estabilidad estructural de molisoles.(Impact of soil physical and chemical properties on soil aggregate stability of mollisols). |
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Fecha de publicación : |
2019 |
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Fuente / Imprenta : |
Revista de la Asociación Argentina de la Ciencia del Suelo (Argentina), volume 37, issue.2, pag. 367-371, 2019.OPEN ACCESS. |
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Idioma : |
Español |
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Notas : |
Article history: Recibido: 5/9/2018 // Recibido con revisiones: 13/5/2019 // Aceptado: 13/5/2019. Autor de contacto: Valentina Rubio (vrubio@inia.org.uy). |
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Contenido : |
RESUMEN:
La estabilidad de agregados (EA) es determinante de la susceptibilidad del suelo a la erosión y compactación.Con el objetivo de evaluar el impacto de las propiedades físico-químicas en la EA de Molisoles, se seleccionaron 16 sitios, de diversa composición físico-química, en los cuales se determinó la EA mediante la técnica de Le
Bissonnais. Un alto porcentaje de la variabilidad de la EA se debió al contenido de arena, Mg y Carbono. Rotaciones que permitan aumentar el COS, ayudarían a prevenir pérdidas en la EA, aunque estos aumentos son de tipo decreciente para dos de los mecanismos de EA evaluados.
ABSTRACT:
Aggregate stability (AS) is a key factor controlling soil erosion risk and compaction. The main objective of this work was to explore the impact of soil physical and chemical properties on AS in Mollisols, using Le Bissonnais method. To achieve this goal, 16 soils were selected to represent a range in soil physicochemical properties. Sand, Mg and organic carbon contents explained a high proportion of variability in AS. Crop rotations that increased soil C would aid in preventing losses in AS, although a decreasing response was observed for two of the
evaluated mechanisms of AS. |
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Palabras claves : |
AGGREGATE STABILITY; CALIDAD FÍSICA DEL SUELO; ESTABILIDAD DE AGREGADOS; LE BISSONNAIS; SOIL PHYSICAL QUALITY. |
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Asunto categoría : |
P33 Química y física del suelo |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/16715/1/14-Pag-367-371-433.pdf
http://www.suelos.org.ar/publicaciones/Volumen37n2/14-Pag%20367-371%20%23433.pdf
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Marc : |
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520 $aRESUMEN: La estabilidad de agregados (EA) es determinante de la susceptibilidad del suelo a la erosión y compactación.Con el objetivo de evaluar el impacto de las propiedades físico-químicas en la EA de Molisoles, se seleccionaron 16 sitios, de diversa composición físico-química, en los cuales se determinó la EA mediante la técnica de Le Bissonnais. Un alto porcentaje de la variabilidad de la EA se debió al contenido de arena, Mg y Carbono. Rotaciones que permitan aumentar el COS, ayudarían a prevenir pérdidas en la EA, aunque estos aumentos son de tipo decreciente para dos de los mecanismos de EA evaluados. ABSTRACT: Aggregate stability (AS) is a key factor controlling soil erosion risk and compaction. The main objective of this work was to explore the impact of soil physical and chemical properties on AS in Mollisols, using Le Bissonnais method. To achieve this goal, 16 soils were selected to represent a range in soil physicochemical properties. Sand, Mg and organic carbon contents explained a high proportion of variability in AS. Crop rotations that increased soil C would aid in preventing losses in AS, although a decreasing response was observed for two of the evaluated mechanisms of AS.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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Registro original : |
INIA La Estanzuela (LE) |
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Origen
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Tipo / Formato
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Estado
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 | Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Las Brujas. Por información adicional contacte bibliolb@inia.org.uy. |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
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Fecha actual : |
23/10/2020 |
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Actualizado : |
09/04/2021 |
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Tipo de producción científica : |
Capítulo en Libro Técnico-Científico |
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Autor : |
HASTINGS, F.; FUENTES, I.; PÉREZ-BIDEGAIN, M.; NAVAS, R.; GORGOGLIONE, A. |
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Afiliación : |
FLORENCIA HASTINGS, School of Agronomy Universidad de la República, Montevideo, Uruguay; Directorate of Natural Resources, Ministry of Agriculture, Livestock and Fisheries, Montevideo, Uruguay; IGNACIO FUENTES, School of Life and Environmental Sciences, University of Sydney, Sydney, Australia; MARIO PÉREZ-BIDEGAIN, School of Agronomy, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay; RAFAEL NAVAS NÚÑEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ÁNGELA GORGOGLIONE, School of Engineering, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay. |
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Título : |
Land-cover mapping of agricultural areas using machine learning in Google Earth engine. (Conference paper) |
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Fecha de publicación : |
2020 |
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Fuente / Imprenta : |
In: Gervasi O. et al. (eds) Computational Science and Its Applications - ICCSA 2020. ICCSA 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12252. International Conference on Computational Science and Its Applications. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58811-3_52 |
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ISBN : |
e-ISBN: 978-3-030-58811-3 |
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DOI : |
10.1007/978-3-030-58811-3_52 |
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Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: First Online 29 September 2020. Volume Editors: Gervasi O.,Murgante B.,Misra S. .,Garau C.,Blecic I.,Taniar D.,Apduhan B.O.,Rocha A.M.A.C.,Tarantino E.,Torre C.M.,Karaca Y. Publisher: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH.
20th International Conference on Computational Science and Its Applications, ICCSA 2020; Cagliari; Italy; 1 July 2020 through 4 July 2020; Code 249529.
Corresponding author: Hastings, F.; School of Agronomy, Universidad de la República, Av. Gral. Eugenio Garzón 780, Montevideo, Uruguay; email:fhastings@mgap.gub.uy |
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Contenido : |
Land-cover mapping is critically needed in land-use planning and policy making. Compared to other techniques, Google Earth Engine (GEE) offers a free cloud of satellite information and high computation capabilities. In this context, this article examines machine learning with GEE for land-cover mapping. For this purpose, a five-phase procedure is applied: (1) imagery selection and pre-processing, (2) selection of the classes and training samples, (3) classification process, (4) post-classification, and (5) validation. The study region is located in the San Salvador basin (Uruguay), which is under agricultural intensification. As a result, the 1990 land-cover map of the San Salvador basin is produced. The new map shows good agreements with past agriculture census and reveals the transformation of grassland to cropland in the period 1990?2018. © 2020, Springer Nature Switzerland AG. |
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Palabras claves : |
Agricultural region; Google earth engine; Land-cover map; Supervised classification. |
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Asunto categoría : |
A50 Investigación agraria |
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Marc : |
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260 $aIn: Gervasi O. et al. (eds) Computational Science and Its Applications - ICCSA 2020. ICCSA 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12252. International Conference on Computational Science and Its Applications. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58811-3_52$c1007
500 $aArticle history: First Online 29 September 2020. Volume Editors: Gervasi O.,Murgante B.,Misra S. .,Garau C.,Blecic I.,Taniar D.,Apduhan B.O.,Rocha A.M.A.C.,Tarantino E.,Torre C.M.,Karaca Y. Publisher: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH. 20th International Conference on Computational Science and Its Applications, ICCSA 2020; Cagliari; Italy; 1 July 2020 through 4 July 2020; Code 249529. Corresponding author: Hastings, F.; School of Agronomy, Universidad de la República, Av. Gral. Eugenio Garzón 780, Montevideo, Uruguay; email:fhastings@mgap.gub.uy
520 $aLand-cover mapping is critically needed in land-use planning and policy making. Compared to other techniques, Google Earth Engine (GEE) offers a free cloud of satellite information and high computation capabilities. In this context, this article examines machine learning with GEE for land-cover mapping. For this purpose, a five-phase procedure is applied: (1) imagery selection and pre-processing, (2) selection of the classes and training samples, (3) classification process, (4) post-classification, and (5) validation. The study region is located in the San Salvador basin (Uruguay), which is under agricultural intensification. As a result, the 1990 land-cover map of the San Salvador basin is produced. The new map shows good agreements with past agriculture census and reveals the transformation of grassland to cropland in the period 1990?2018. © 2020, Springer Nature Switzerland AG.
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700 1 $aGORGOGLIONE, A.
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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