nsi – Traduction – Dictionnaire Keybot

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Keybot 3 Résultats  www5.agr.gc.ca
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Improvements of nitrogen use efficiency (NUE) may be achieved through the use of sensing tools for N status determination. Leaf and canopy chlorophyll, as well as leaf polyphenolics concentrations, are characteristics strongly affected by N availability that are often used as a surrogate to direct plant N status estimation.
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L’efficacité de l’utilisation de l’azote peut être améliorée grâce à des outils de détection visant à déterminer la teneur en azote des végétaux. La disponibilité de l’azote agit fortement sur la teneur en chlorophylle et en composés polyphénoliques des feuilles, et ces caractéristiques sont souvent utilisées comme données de remplacement pour orienter l’estimation de la teneur en azote. La présente étude porte sur les capteurs opérationnels de détection à court terme, qu’ils soient portatifs ou montés sur tracteur, employés pour la prise à distance de mesures proximales. Cependant, l’information fournie par ces outils est malheureusement biaisée par d’autres facteurs que l’azote. Pour surmonter cet obstacle, on emploie souvent des procédures de normalisation comme l’établissement d’une parcelle témoin bien fertilisée et d’une parcelle témoin sans épandage d’azote, ainsi que l’utilisation du rendement relatif. Les méthodes visant à établir des relations utiles entre les lectures des capteurs et les concentrations d’azote optimales sont aussi examinées, comme l’ISN (indice de suffisance en azote), l’INSEY (estimation du rendement en saison active) ainsi que la relation entre les mesures du chlorophylle-mètre, le rendement grainier et l’indice de chlorophylle déterminé par capteur. Dans certains cas, des algorithmes permettant de traduire les mesures des capteurs en recommandations concernant les engrais azotés ont été élaborés, mais leur valeur semble encore se limiter à des conditions semblables à celles dans lesquelles la recherche a été menée. La détection opérationnelle à court terme peut bénéficier des améliorations des caractéristiques opérationnelles des capteurs (taille et forme de l’empreinte, positionnement) ou du choix de gammes d’ondes lumineuses qui conviennent mieux à certaines conditions (génotype, stade de croissance ou densité des cultures). Toutefois, le principal obstacle à leur utilisation généralisée est la disponibilité limitée d’algorithmes fiables dans une variété de conditions pédologiques et météorologiques.
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Under favourable soil conditions, maximum mid-season growth was obtained with low in-season N. Responses to N fertilizer application were better where soil conditions were naturally unfavourable to growth. The N sufficiency index (NSI) was used to judge plant N status just prior to in-season N application.
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Nous avons mis au point un système d’inférence floue (SIF) en vue de formuler des recommandations concernant des applications localisées d’engrais azoté. Nous avons déterminé les principales propriétés du sol et des plantes à partir d’expériences dans lesquelles nous avons utilisé des doses comprises entre 0 et 250 kg N ha-1 appliquées au cours de trois saisons (2005, 2006 et 2007) sur des champs présentant différentes valeurs de conductivité électrique apparente (CEa), d’élévation (ELE) et de pente (PTE). Nous avons évalué la croissance à la mi‑saison à partir de données d’imagerie télédétectée à une résolution de 1- m2. Nous avons utilisé le SIF pour optimiser les doses de N par rapport à la croissance maximale du maïs dans les semaines suivant l’application de N en saison. Nous avons obtenu la meilleure croissance à mi‑saison dans les zones de faible CEa, d’ELE élevée et de faible PTE. Dans des conditions de sol favorables, nous avons obtenu une croissance maximale à mi‑saison avec de faibles doses de N en saison. Les réponses à l’application de l’engrais azoté étaient meilleures dans les sols où les conditions n’étaient naturellement pas favorables à la croissance. Nous avons utilisé l’indice de suffisance en azote (ISN) pour déterminer le statut azoté immédiatement avant l’application de N en saison. Nous avons formalisé les données d’expert en un ensemble de règles comprenant la CEa, l’ELE, la PTE et l’ISN pour appliquer des doses de N économiquement optimales. Nous avons testé le SIF résultant sur un ensemble indépendant de données (2008). Une simulation a révélé que l’utilisation du SIF aurait permis une économie moyenne de N d’environ 41 kg N ha-1 , comparativement à l’application d’une dose uniforme de 170 kg N ha-1 , et ce sans perte de rendement. Le SIF semble donc utile pour intégrer les données d’expert à des recommandations en matière d’applications localisées de N.
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Under favourable soil conditions, maximum mid-season growth was obtained with low in-season N. Responses to N fertilizer application were better where soil conditions were naturally unfavourable to growth. The N sufficiency index (NSI) was used to judge plant N status just prior to in-season N application.
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Nous avons mis au point un système d’inférence floue (SIF) en vue de formuler des recommandations concernant des applications localisées d’engrais azoté. Nous avons déterminé les principales propriétés du sol et des plantes à partir d’expériences dans lesquelles nous avons utilisé des doses comprises entre 0 et 250 kg N ha-1 appliquées au cours de trois saisons (2005, 2006 et 2007) sur des champs présentant différentes valeurs de conductivité électrique apparente (CEa), d’élévation (ELE) et de pente (PTE). Nous avons évalué la croissance à la mi‑saison à partir de données d’imagerie télédétectée à une résolution de 1- m2. Nous avons utilisé le SIF pour optimiser les doses de N par rapport à la croissance maximale du maïs dans les semaines suivant l’application de N en saison. Nous avons obtenu la meilleure croissance à mi‑saison dans les zones de faible CEa, d’ELE élevée et de faible PTE. Dans des conditions de sol favorables, nous avons obtenu une croissance maximale à mi‑saison avec de faibles doses de N en saison. Les réponses à l’application de l’engrais azoté étaient meilleures dans les sols où les conditions n’étaient naturellement pas favorables à la croissance. Nous avons utilisé l’indice de suffisance en azote (ISN) pour déterminer le statut azoté immédiatement avant l’application de N en saison. Nous avons formalisé les données d’expert en un ensemble de règles comprenant la CEa, l’ELE, la PTE et l’ISN pour appliquer des doses de N économiquement optimales. Nous avons testé le SIF résultant sur un ensemble indépendant de données (2008). Une simulation a révélé que l’utilisation du SIF aurait permis une économie moyenne de N d’environ 41 kg N ha-1 , comparativement à l’application d’une dose uniforme de 170 kg N ha-1 , et ce sans perte de rendement. Le SIF semble donc utile pour intégrer les données d’expert à des recommandations en matière d’applications localisées de N.