Resumen de Calibración y validación del equipo Veris MSP3 en dos suelos de Guanacaste, Costa Rica

Wanderson Novais, José Carlos Rodríguez Mejías, Johan Perret, Carlomagno Soto, José Eduardo Villalobos, Carol Lucía Fuentes, Karim Abdalla

• español

  Introducción. Es necesario implementar y validar tecnologías de agricultura de precisión (AP) en las regiones tropicales. Objetivo. El objetivo de este estudio fue calibrar y validar el equipo Veris MSP3 en dos terrenos distintos ubicados en la provincia de Guanacaste, Costa Rica. Materiales y métodos. Se correlacionaron los datos obtenidos por los sensores integrados en el equipo Veris MSP3 con análisis de laboratorio de muestras de suelo, y así desarrollar regresiones lineales simples o múltiples para predecir: textura del suelo, materia orgánica, nitrógeno en suelo, capacidad de intercambio catiónico total (CIC total) y pH, para obtener el modelo que mejor se adapte a cada parámetro. Resultados. Las regresiones que resultaron con los mejores modelos fueron: i) conductividad eléctrica aparente (CEa) con textura del suelo, ii) radio óptico y pendiente con materia orgánica, iii) radio óptico con N, iv) CEa con CIC total y v) pH Veris con pH en agua y KCl. El coeficiente de determinación más alto se obtuvo entre CEa y porcentaje de arena con un r2 de 0,82. El r2 para los parámetros evaluados varió de 0,28 a 0,82. Conclusión. El método de calibración utilizado obtuvo correlaciones razonablemente precisas (r2≥0,55) para las variables textura de suelo en la profundidad de 0 a 30 cm y materia orgánica. Sin embargo, para textura de suelo de 30 a 90 cm, N, CIC total y pH, se debe considerar otra metodología para la calibración, debido a que se obtuvieron correlaciones no precisas (r2≤0,55).

• English

  Introduction. It is necessary to implement and validate precision agriculture (PA) technologies in tropical regions. Objective. The objective of this study was to calibrate and validate Veris MSP3 equipment in two different fields located in Guanacaste, Costa Rica. Materials and methods. The data obtained by the sensors integrated into the Veris MSP3 equipment was correlated with laboratory analysis of soil samples with the intent to develop simple or multiple linear regressions to predict soil texture, organic matter, nitrogen in the soil, total cation exchange capacity, and pH, in order to obtain a model that best suits each of the parameters. Results. The regressions that resulted with the best models were: i) apparent electrical conductivity (CEa) with soil texture, ii) optic ratio and slope with organic matter, iii) optic ratio with N, iv) CEa with total cation exchange capacity (total CIC), and v) Veris pH with pH in water and KCl. The higher determination coefficient was obtained between CEa and sand percentage with r2 of 0,82. In addition, the r2 for the rest of parameters ranged from 0,28 to 0,82. Conclusion. The calibration method used gave reasonably precise correlations (r2≥0,55) for soil texture at depth from 0 to 30 cm and organic matter variables. However, from 30 to 90 cm soil texture, N, total CIC, and pH anoter calibration methodology should be considered because of imprecise correlations (r2≤0,55).