Pocket-sized sensor for controlled, quantitative and instantaneous color acquisition of plant leaves.

The color of plant leaves can be assessed qualitatively by color charts or after processing of digital images. This pilot study employed a novel pocket-sized sensor to obtain the color of plant leaves. In order to assess its performance, a color-dependent parameter (SPAD index) was used as the dependent variable, since there is a strong correlation between SPAD index and greenness of plant leaves. A total of 1,872 fresh and intact leaves from 13 crops were analyzed using a SPAD-502 meter and scanned using the Nix™ Pro color sensor. The color was assessed via RGB and CIELab systems. The full dataset was divided into calibration (70% of data) and validation (30% of data). For each crop and color pattern, multiple linear regression (MLR) analysis and multivariate modeling [least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and elastic net (ENET) regression] were employed and compared. The obtained MLR equations and multivariate models were then tested using the validation dataset based on r, R2, root mean squared error (RMSE), and mean absolute error (MAE). In both RGB and CIELab color systems, the Nix™ Pro color sensor was able to differentiate crops, and the SPAD indices were successfully predicted, mainly for mango, quinoa, peach, pear, and rice crops. Validation results indicated that ENET performed best in most crops (e.g., coffee, corn, mango, pear, rice, and soy) and very close to MLR in bean, grape, peach, and quinoa. The correlation between SPAD and greenness is crop-dependent. Overall, the Nix™ Pro color sensor was a fast, sensible and an easy way to obtain leaf color directly in the field, constituting a reliable alternative to digital camera imagery and associated image processing.

Effects of phosphate, carbonate, and silicate anions on CO2 emission in a typical oxisol from cerrado region / Efeitos dos ânions fosfato, carbonato e silicato na emissão de CO 2 em um latossolo típico da região do cerrado

The effects of agricultural practices on greenhouse gases emissions (e.g. CO2) at the soil-atmosphere interface have been highlighted worldwide. The use of ground limestone has been considered as the main responsible for CO2 emission from soils. However, liming is need as conditioner of acidic soils and the CO2 emission can be compensated due to carbon sequestration by plants. This study simulated under laboratory conditions the effects of two common agricultural practices in Brazil (P-fertilization and liming) on soil CO2 emission. Columns made of PVC tubes containing 1 kg of a typical Dystrophic Red Latosol from Cerrado region were incubated with CaCO3 (simulating liming), CaSiO3 (simulating slag), and different doses of KH2PO4 (simulating P-fertilization). The soil columns were moistened to reach the field capacity (0.30 cm3cm-3) and, during 36 days, CO2 emissions at the soil surface were measured using a portable Licor LI-8100 analyzer coupled to a dynamic chamber. The results showed that CO2 emission was influenced by phosphate, carbonate, and silicate anions. When using CaSiO3, accumulated CO2 emission (36-day period) was 20% lower if compared to the use of CaCO3. The same amount of phosphate and liming (Ca-carbonate or Ca-silicate) added to the soil provided the same amount of CO2 emission. At the same P dose, as Si increased the CO2emission increased. The highest CO2 emission was observed when the soil was amended with the highest phosphate and silicate doses. Based on this experiment, we could oppose the claim that the use of limestone is a major villain for CO2 emission. Also, we have shown that other practices, such as fertilization using P + CaSiO3, contributed to a higher CO2 emission. Indeed, it is important to emphasize that the best practices of soil fertility management will undoubtedly contribute to the growth of crops and carbon sequestration.

Os efeitos das práticas agrícolas nas emissões de gases de efeito estufa (e.g., CO2) na interface solo-atmosfera têm sido destacados em todo o mundo. O uso de calcário tem sido considerado oprincipal responsável pela emissão de CO2 em solos. Entretanto, a calagem é necessária como condicionador de solos ácidos e a emissão de CO2 pode ser compensada devido ao sequestro de carbono pelas plantas. Este estudo simulou, em condições de laboratório, os efeitos de duas práticas agrícolas comuns no Brasil (adubação fosfatada e calagem) na emissão de CO2 do solo. Colunas de tubos de PVC, contendo 1 kg de amostra de um Latossolo Vermelho Distrófico típico da região de Cerrado, foram incubadas com CaCO3 (simulando calagem), CaSiO3 (simulando escória) e diferentes doses de KH2PO4 (simulando fertilização com P). As colunas de soloforam umedecidas para atingir a capacidade de campo (0,30 cm3 cm-3) e, durante 36 dias, as emissões de CO2na superfície do solo foram medidas usando um analisador portátil Licor LI-8100 acoplado a uma câmara dinâmica. Os resultados mostraram que a emissão de CO2 foi influenciada pelos ânions fosfato, carbonato esilicato. Ao usar CaSiO3, a emissão de CO2 acumulada (período de 36 dias) foi 20% menor se comparado ao uso de CaCO3. A mesma quantidade de fosfato e calcário (Ca-carbonato ou Ca-silicato) adicionado ao solo proporcionou a mesma quantidade de emissão de CO2. Na mesma dose de P, o Si aumentou a emissão de CO2. A maior emissão de CO2 foi observada quando o solo foi alterado com as maiores doses de fosfato e silicato. Com base neste experimento, nega-se que o uso de calcário em solos é um grande vilão para a emissão de CO2. Além disso, foi mostrado que outras práticas, como a fertilização usando P + CaSiO3, contribuíram para uma maior emissão de CO2. Assim, é importante enfatizar que práticas adequadas de manejo da fertilidade do solo, sem dúvida, contribuirão para o crescimento das culturas e o sequestro de carbono.

Assessing pedotransfer functions to estimate the soil water retention / Validação de funções de pedotransferência para estimativa da retenção de água no solo

Considering the importance of soil water retention for agricultural and environmental purposes, the objective of this study was to assess three pedotransfer functions (PTFs) used to estimate the soil moisture at field capacity (FC) based on soil attributes easily determined. A collection of 17 soils from the Cerrado and Pantanal biomes, including surface and subsurface horizons, was used. PTF-1 considers clay, organic matter, coarse sand, and microporosity; PTF-2 clay, total sand, and organic matter; and PTF-3 only microporosity. The estimated FC values were correlated to soil moisture values measured at different soil water potentials (0, 6, 10, 33, 100, 300, and 1500 kPa) to verify which potential corresponded to estimated FC. The data were subjected to regression analysis and Mann-Whitney rank-sum test to compare predicted and measured values and to principal component analysis (PCA). The analysis of the full dataset indicated that there was a strong correlation (R 0.84­0.91; R2 0.71­0.82; RMSE 0.07­0.09) between estimated FC and soil water retention measured at potentials of 10 kPa and 33 kPa. FC estimated by PTF-3 correlated better with water holding capacity at 6 kPa. When the PTFs were reapplied to homogeneous soil groups (identified by PCA analysis), the correlation between predicted and measured FC was decreased.

Considerando a importância da retenção de água no solo para fins agronômicos e ambientais, objetivou-se com este trabalho avaliar três funções de pedotransferência (FP) para estimativa da capacidade de campo (CC) com base em atributos de solo facilmente determinados. Uma coleção de 17 solos dos biomas Cerrado e Pantanal, incluindo amostras superficiais e subsuperficiais, foram utilizadas. FP 1 considera o conteúdo de argila, matéria orgânica, areia grossa e microporosidade. FP 2 considera argila, areia total e matéria orgânica. A FP 3 leva em consideração apenas microporosidade. Os valores estimados de CC foram correlacionados aos valores de umidade obtidos em diferentes potenciais (0, 6, 10, 33, 100, 300, and 1500 kPa) com o intuito de verificar qual potencial corresponde à CC estimada. Os dados foram submetidos à análise de regressão, ao teste Mann-Whitney rank-sum para comparar valores medidos e estimados e realizada análise de componentes principais (PCA). Considerando todo o conjunto de dados, foi obtida uma forte correlação (R 0.84­0.91; R2 0.71­0.82; RMSE 0.07­0.09) entre CC estimada e a umidade do solo obtida nos potenciais de 10 kPa e 33 kPa. A CC estimada pela FP 3 correlacionou melhor com a retenção de água no potencial de 6 kPa. Quando as FP's foram reaplicadas em grupos de solos homogêneos (identificados pela PCA), a correlação entre valores estimados e medidos diminuiu.