Application of Multivariate Application of Multivariate GeostatisticsGeostatistics in in Delineating Management Zones within a Delineating Management Zones within a

gravelly vineyard using geogravelly vineyard using geo--electrical sensorselectrical sensors

Francesco Morari, DAAPV, Università di PadovaAnnamaria Castrignanò, CRA-ISA, Bari

Chiara Pagliarin, DAAPV, Università di Padova

Characterization of their spatial variability and properties is important:

to predict the effects of land use alternatives on groundwater quality

to apply site-specific techniques (e.g. fertilisation, irrigation)

Skeletal soils wide spread in Northern Italy

Valpolicella

Due to the geological origins many soils in Valpolicella are skeleticsoils, with a high content of gravel (> 30%)

Gravel content affect the soil fertility and consequently the wine quality

The peculiar interactions soil-climate-vine give origin to the terroir effect

The analysis of skeletal soil is The analysis of skeletal soil is particularly timeparticularly time--consuming, consuming, labourlabour--intensive and costly intensive and costly

Some problems encountered in the analysis of skeletic soils:

1) difficulties to collect undisturbed samples for lab analysis

2) difficulties to measure in situ some physical properties

3) large samples to collect Minimal sample weight (Violante, 2000)

Diameter of material contributing > 10% (mm)

Minimal sample weight(kg)

Data recorded intensively by electro-magnetic induction scans (EMI) are relatively easy and inexpensive to collect

If the sparse and the more intensive data are spatially correlated, then the additional information from the ancillary data can be used to improve the estimate precision of the sparsely sampled primary variable.

Even if the value of spatial measurements of EMI to precision agriculture is now widely acknowledged, nevertheless EMI is sometimes misunderstood and misinterpreted.

The objective of this work was to propose a procedure, based on multivariate geostatistics, to build maps of soil attributes and classify gravelly vineyards in zones to be differently managed.

Objectives

Site: San Pietro in Cariano, Tenuta Pule

Size: 5 ha

Variety: Corvinone

Training system: Guyot (1 x 2.5 m)

Soil: Calcareous Skeletic Fluvisols, clay loam, gravel 44%

The vineyard

Period: July 2005

Scheme: 28 samples taken at the nodes of a 40-m grid + 12 additional 1 m-apart samples located at random

Analysis:

-particle size distribution (<0.002 mm, 0.002-0.05 mm, 0.05-2 mm, 2-20 mm, 20-100 mm, > 100 mm)-bulk density (fine component + total mass)- pH, - EC 1:2- CEC- SOM- N tot

Soil sampling (1)

Electro-magnetic Induction (EMI) Scans

Period: Novemeber 2005

EM38DD (GEONICS)-vertical orientation (to 1.5 m)-horizontal orientation (to 0.5 m)

-EM38DD towed by a tractor with associated DGPS antenna

-Observations made along parallel transects (5 m apart)

-Both types of data were simultaneously recorded at 1 s (5782 values)

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Intensity of sampling

Period: July 2006

Electrical Resistivity Tomography (ERT): 18 profiles 5.75 m long, N-S oriented along the vine rows Iris-Syscal Pro resistivity meter. Each profile was done by means of dipole-dipole electrode arrays using 24 electrodes with 0.25 m

Analysis 12 pits:

-particle size distribution (<0.002 mm, 0.002-0.05 mm, 0.05-2 mm, 2-20 mm, 20-100 mm, > 100 mm)

Soil sampling (2)

Electrical resistivity tomography

Geostatistical analysis to identify MZs

Explorative data analysis and data normalisation /standardisation

Structural data analysis(Modelling the coregionalization with a

Linear Model of Coregionalization (LMC) )

Map creation by Multi-Collocated Cokriging

Identification of homogeneous zones by Factorial Kriging Analysis +fuzzy c-means classification procedure

Matrix correlation of the parameters in the first layer

Nested function:

nugget effect+cubic model (short-range comp. 70 m)+spherical model (long- rangecomp. 120 m)

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