The utilization of information about local variable environmental conditions to predict the quality of wheat grain during the harvest

• Autorzy: Czechlowski M. , Wojciechowski T.

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie informacji o lokalnie zmiennych warunkach środowiskowych w celu przewidywania jakości ziarna pszenicy podczas zbioru

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The study presents the correlation between the quality of winter wheat grain, understood as the content of protein, and the parameters of harvested grain (moisture and yield) and locally variable environmental conditions (relative altitude, the content of total Kjeldahl nitrogen, exchangeable phosphorus and potassium, magnesium, the pH coefficient, the content of organic matter in soil). The results obtained on the basis of the data collected from 5 production fields of the total area of 112 ha give grounds for the conclusion that by application of multiple regression it is possible to construct a relatively precise model for prediction of the content of protein in wheat grain even on the basis of the measurement of easily obtainable information about the relative altitude and yield. However, the effectiveness of the model will be limited to a small field area. The construction of universal model using information about locally variable environmental conditions is difficult due to the strong variability of the correlation between the analysed traits describing environmental conditions and the content of protein in wheat grain. The study was a part of the development project No. R12 0073 06 entitled "Development and validation of the technology for separation grain stream during cereals selective harvesting ", financed by the Polish Ministry of Science and Higher Education.

PL

W pracy przedstawiono zależności pomiędzy jakością ziarna pszenicy ozimej, rozumianą jako zawartość białka, a parametrami zbieranego ziarna (wilgotność i wielkości plonu) oraz lokalnie zmiennymi warunkami środowiskowymi (względna wysokość n.p.m., zawartość azotu ogólnego, wymiennego fosforu i potasu, oraz magnezu, współczynnik pH, zawartość materii organicznej w glebie). Wyniki uzyskane w oparciu o dane zgromadzone na 5 produkcyjnych polach o łącznej powierzchni 112,78 ha pozwalają stwierdzić, że stosując regresję wieloraką można zbudować stosunkowo dokładny model do predykcji zawartości białka w ziarnie pszenicy nawet w oparciu o pomiar łatwych do pozyskania informacji o względnej wysokości n.p.m. i wielkości polonu, jednak jego skuteczność będzie ograniczona do niewielkiego obszaru powierzchni. Budowa uniwersalnego modelu wykorzystującego informacje o lokalnie zmiennych warunkach środowiskowych jest utrudniona ze względu na silną zmienność zależności pomiędzy analizowanymi cechami opisującymi warunki środowiskowe, a zawartością białka w ziarnie pszenicy. Pracę zrealizowano w ramach projektu rozwojowego nr R12 0073 06 pt: „Opracowanie i walidacja technologii rozdziału strumienia ziarna podczas selektywnego zbioru zbóż” finansowanego przez MNiSW.

Słowa kluczowe

EN

grain quality; multiple regression; environmental conditions; selective grain harvest; VIS-NIR spectroscopy

PL

jakość ziarna; regresja wieloraka; warunki środowiskowe; selektywny zbiór zbóż; spektroskopia VIS-NIR

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 58, nr 1
• Strony: 31--34
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., tab.

Twórcy

autor

Czechlowski M.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Instytut Inżynierii Biosystemów ul. Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznań, Poland

autor

Wojciechowski T.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Instytut Inżynierii Biosystemów ul. Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznań, Poland

Bibliografia

• [1] Dayal B. S., MacGregor J. F. Improved PLS Algorithms, J. Chemom., 1997, 11, 73-85.
• [2] Dreszer, K. A., Gieroba, J. & Roszkowski, A. Kombajnowy zbiór zbóż. Warszawa, IBMER, 1998, (Chapter 2).
• [3] Fiez, T.E., Miller, B.C. and Pan, W.L. Winter wheat yield and grain protein across varied landscape positions. Agronomy Journal, 1994, 86: 1026-1032.
• [4] Jadczyszyn, T. Zmienność gleb, plonów i potrzeb nawozowych w granicach pola produkcyjnego. Inżynieria Rolnicza, 2001, 13 (33), 168-173.
• [5] Kollárová, K., Krajčo, J., Plačko M. & Rutkowski K. Ocena zmienności przestrzennej wilgotności gleby na podstawie map konduktywności elektrycznej. Inżynieria Rolnicza, 2007, 6(94), 73-80.
• [6] Lindgren F., Geladi P., Wold S. The kernel algorithm for PLS, J. Chemom., 1993, 7, 45-59.
• [7] Long, D. S., Engel, R. E., & Carpenter, F. M. On-Combine Sensing and Mapping of Wheat Protein Concentration, Crop Management (On-line), 2005, Published 27 May 2005.
• [8] Maertens, K., Reyns, P., De Baerdemaeker, J. On-line measurement of grain quality with NIR technology. Transactions of the ASAE, 2004, 47(4), 1135-1140.
• [9] Moore, I.D., Gessler, P.E., Nielsen, G.A. and Peterson, G.A. Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Science of America Journal, 1993, 57:443-452.
• [10] Nolan, S.C., Goddard, T.W., Penney, D.C. & Green, F.M. Yield response to nitrogen within landscape classes. Proceedings of the 4th International Conference on Precision Agriculture, St. Paul, MN, July 19-22, 1998, 479-485.
• [11] Rannar S., Lindgren F., Geladi P., Wold S. A PLS kernel algorithm for data sets with many variables and fewer objects, Part 1: Theory and Algorithm, J. Chemom., 1994, 8, 111-125.
• [12] Risius, H., Hahn, J., Huth, M., Korte, H., Luetke Harmann, T. Near Infrared Spectroscopy for Sorting Grain according to Specified Quality Parameters on a Combine Harvester. In B.: 67th International Conference on Agricultural Engineering LAND.TECHNIK AgEng (pp.187-192), Stuttgart-Hohenheim: VDI, Germany, 2008,
• [13] Risius, H., Hahn, J., Korte, H., Monitoring of grain quality and segregation of grain according to protein concentration threshold on an operating combine harvester. In B.: Book of Abstracts XVII.th World Congress of the International Commission of Agricultural and Biosystems Engineering (CIGR | SCGAB) (pp. 28), Québec City: QC, Canada. 2010.
• [14] Stewart. C.M., Mc Bratney, A.B. &Skerritt, J.H. Site-specific Durum wheat quality and its relationship to soil properties in a single field in Northern New South Wales. Precision Agriculture, 2002, 3, 155-168.
• [15] Taylor, J.; Whelan, B.; Thylén, L.; Gilbertsson, M.; Hassall, J. Monitoring wheat protein content on-harvester – Australian experiences. In B. J. V. Stafford (Eds.) Precision agriculture '05, 5th European Conference on Precision Agriculture, Conference paper (pp. 369-375), Uppsala, Sweden, 2005.
• [16] Thylen, L., Gilbbertsson, M., Rosenthal, T., Wrenn, S. Sorting of Grain on the Farm - Experiences with an Online Protein Sensor. In B: D.E. Maier (Eds.) International Quality Grains Conference (pp. 1-8), Indianapolis: Purdue University, USA, 2004.