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dc.contributor.author
Córdoba, M.
dc.contributor.author
Bruno, Cecilia Ines
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dc.contributor.author
Costa, José Luis
dc.contributor.author
Balzarini, Monica Graciela
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dc.date.available
2016-12-26T18:33:46Z
dc.date.issued
2016-04
dc.identifier.citation
Córdoba, M.; Bruno, Cecilia Ines; Costa, José Luis; Balzarini, Monica Graciela; Variabilidad espacial multivariada en variables de suelo y rendimiento a escala fina
; Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Revista de Investigaciones Agropecuarias; 42; 1; 4-2016; 47-53
dc.identifier.issn
0325-8718
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/10167
dc.description.abstract
El manejo sitio-específico dentro de un lote requiere delimitar zonas homogéneas. Múltiples variables, tales como algunas propiedades del suelo, son usadas para la zonificación. El análisis de “cluster fuzzy k-means” (CFK) es aquí utilizado para la delimitación de zonas. El CFK puede aplicarse sobre las variables originales o sobre variables sintéticas derivadas del análisis de componentes principales (PCA). Sin embrago, PCA no considera la presencia de correlaciones espaciales. Por ello, proponemos el uso del método MULTISPATI-PCA, una nueva forma de PCA que contempla la información espacial. El método también es usado en el análisis de correlaciones canónicas para cuantificar la magnitud de la relación lineal entre variables de suelo y rendimientos. En este trabajo evaluamos la capacidad de cinco procedimientos multivariados para delimitar zonas homogéneas dentro de un lote: el análisis CFK sobre variables de suelo originales, CFK sobre componentes principales del PCA y sobre componentes principales espaciales. Finalmente incluimos particiones de los sitios del lote basadas en percentiles de variables canónicas que correlacionan rendimientos con componentes principales o con componentes principales espaciales, alternativamente. Se compararon las diferencias de rendimientos entre las zonas delimitadas por cada método. Se trabajó con datos de conductividad eléctrica aparente en dos profundidades (0-30 cm y 0-90 cm), elevación, profundidad de tosca y rendimientos de soja y trigo. El análisis de conglomerados sobre las componentes principales espaciales fue el mejor procedimiento para delimitar zonas homogéneas.
dc.description.abstract
Site-specific management requires delineation of homogeneous zones within the field. Several variables, such as some soil properties, are used for zonification. Fuzzy k-means cluster analysis (FKC) is here used to delimit zones. FKC is applied to original variables and to synthetic variables obtained with regular principal component analysis (PCA). However, PCA does not consider the presence of spatial correlations. We propose to use, MULTISPATI-PCA as an extension of PCA that considers spatial information. The method is also used in a canonical correlation analysis to quantify the magnitude of the linear relationship between crop yields and soil variables. In this paper, we evaluate the capacity of five multivariate procedures to delineate zones: FKC on soil variables, FKC on principal components and FKC on spatial principal components. Finally, we include field-site partitions based on percentiles of canonical variables that correlate yields with principal components or spatial principal components, alternatively. Yield differences between the delineated zones by each method were compared. We worked with apparent electrical conductivity data in two depths 0-30 cm and 0-90 cm, elevation, hardpan depth and soybean and wheat yields. Cluster analysis on spatial principal components, was the best procedure to delineate zones.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Multispati_Pca
dc.subject
Fuzzy K-Means
dc.subject
Datos Espaciales
dc.subject
Componentes Principales
dc.subject.classification
Ciencias del Suelo
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dc.subject.classification
Agricultura, Silvicultura y Pesca
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dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS
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dc.title
Variabilidad espacial multivariada en variables de suelo y rendimiento a escala fina
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2016-12-19T18:05:43Z
dc.identifier.eissn
1669-2314
dc.journal.volume
42
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
47-53
dc.journal.pais
Argentina
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dc.journal.ciudad
Buenos Aires
dc.description.fil
Fil: Córdoba, M.. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bruno, Cecilia Ines. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Costa, José Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina
dc.description.fil
Fil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.journal.title
Revista de Investigaciones Agropecuarias
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://ref.scielo.org/pnpk8q
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=86445998011
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