Assessing soil and canopy spatial variability in fruit orchards to improve management and sampling by using auxiliary information provided by proximal and remote sensors

Abstract

Aquesta Tesi doctoral s’ha centrat en l’estudi de la variabilitat espacial present en parcel•les fructícoles de la zona central de la Vall de l’Ebre. En una primera part, i amb l’objectiu d’obtenir zones de maneig diferenciat, la variabilitat del sòl i el vigor dels presseguers (Prunus pèrsica (L.) Stokes) foren analitzats. En una segona part, la informació auxiliar aportada per diferents sensors fou utilitzada per estimar paràmetres quantitatius (kg/arbre) i qualitatius (fermesa i índex refractomètric) mitjançant tècniques de mostreig avançades (mostreig estratificat (StRS) i el ranked set sampling (RSS)).

Les dades utilitzades durant la Tesi foren recopilades en2 parcel•les agrícoles en el decurs de 2 campanyes, 2015 i 2016 en dos. A més dels mostreigs de camp, ambdues parcel•les van ser caracteritzades mitjançant diferents sensors (propers i remots) emprats en Agricultura de Precisió. El nou procediment desenvolupat possibilita delimitar zones de maneig basades en el NDVI i CEA que permeten realitzar la gestió diferenciada dels cultius. A més, s'ha demostrat que tant el STRS com l'RSS són més eficients que el mostreig aleatori simple (SRS).

Esta Tesis doctoral se centra en el estudio de la variabilidad espacial presente en parcelas frutícolas de la zona central del Valle del Ebro. En un primera parte, y con el fin de obtener zonas de manejo diferenciado, la variabilidad del suelo y el vigor de los melocotoneros (Prunus pérsica (L.) Stokes) fueron analizados. En una segunda parte, la información auxiliar aportada por diferentes sensores fue utilizada para estimar parámetros cuantitativos (kg/árbol) y cualitativos) de los melocotoneros mediante técnicas de muestreo avanzadas (muestreo estratificado (StRS) y ranked set sampling (RRS)).

Los datos utilizados durante la tesis fueron recopilados en 2 parcelas agrícolas durante el transcurso de 2 campañas, 2015 y 2016. Además de los muestreos de campo, ambas parcelas fueron caracterizadas mediante sensores (próximos y remotos) empleados en Agricultura de Precisión. El nuevo procedimiento desarrollado posibilita delimitar zonas de manejo basadas en el NDVI y CEa que permiten realizar la gestión diferenciada de los cultivos. Además, se ha demostrado que tanto el StRS como el RSS son más eficientes que el muestreo aleatorio simple (SRS)

The aim of the present Thesis is the analysis of spatial variability in fruit orchards of the central area of the Ebro Valley. In the first part, soil variability and peach trees (Prunus pérsica (L.) vigour were analysed with the objective to obtain differentiated management areas. In the second part, auxiliary information provided by different type of sensors was used to estimate quantitative (kg/tree) and qualitative parameters (fruit firmness and refractometric index) by using advanced sampling techniques (stratified sampling (StRS) and ranked set sampling (RSS)).

During this Thesis, data corresponding to two agricultural campaigns (2015, 2016) were collected in two peach orchards. Moreover, to field sampling, both plots were characterized by different sensors (contact and remote) employed in Precision Agriculture. The information provides by NDVI and ECa, together with the new procedure developed makes it possible to delimit management areas that allow site-specific crop management. In addition, it has been shown that both StRS and RSS are more efficient than simple random sampling (SRS).