Resumen En la literatura científica actual se discute ampliamente acerca de la predicción de propiedades edáficas mediante información espectral. El objetivo de esta revisión fue encontrar algoritmos con el mayor potencial predictivo para las propiedades fisicoquímicas del suelo, basados en información espectral capturada con diferentes instrumentos. Se realizó una revisión sistemática en la cual se encontraron 121 artículos de los cuales se eligieron 19, que cumplieran con un coeficiente de determinación mayor a 0,80 o una raíz del error cuadrado medio cercana a 0. Se determinó que el rango espectral más utilizado corresponde al rango desde 350 hasta 2500 nm; los algoritmos mínimos cuadrados parciales, máquina de soporte vectorial y máquina de soporte vectorial ajustado son adecuadas para predecir pH, materia orgánica y carbono orgánico. Además, la regresión lineal solo es efectiva para predecir el carbonato de calcio, materia orgánica, humedad y contenido de agua mediante bandas individuales.

Abstract The prediction of soil properties through spectral information is widely discussed in the current scientific literature. The objective of this review was to find algorithms with the highest predictive potential for soil physicochemical properties based on spectral information captured with different instruments. A systematic review was carried out in which 121 articles were found, and 19 of them were chosen which met a determination coefficient greater than 0.80 or a root mean square error close to 0. It was determined that the most used spectral range corresponds to the range from 350 to 2500 nm; the partial least squares, support vector machine, and adjusted support vector machine algorithms are suitable for predicting pH, organic matter, and organic carbon. Furthermore, linear regression is only effective in predicting calcium carbonate, organic matter, moisture, and water content using individual bands.

ABSTRAC The aim of this study was to adjust the growth curves of four Urochloas using a mathematical model that allows the inter comparison. The variables of height (cm), air temperature (°C), precipitation (mm) and pasture age (days) were evaluated. The growth of each species was analysed in the statistical software R-Project. The growth data of the species were adjusted with the use of the quadratic model yt = β0 +β1 t -β3 t2, with coefficients of determination (R2 >0.9) and a value of p<0.001. As a result, Urochloa brizantha cv Piatá presented an R² = 0.9859 and was the species most positively influenced in its growth by the effect of age (days), followed by U. decumbens, U. mutica and U. brizantha cv Toledo, the latter with the least adjustment. Precipitation influenced the growth rate of U. mutica while temperature had no influence on the growth of the species. The curves were fitted to quadratic models, which indicates that its growth can be compared and predicted over time, which facilitates its management and optimal use.

RESUMEN El objetivo del estudio fue ajustar las curvas de crecimiento de cuatro Urochloas mediante un modelo matemático que permita la comparación entre ellas. Se tuvieron en cuenta las variables de altura (cm), temperatura (°C), precipitación (mm) y edad del pasto (días). El crecimiento de cada especie se analizó en el software estadístico R-Project. Se ajustaron los datos de crecimiento de las especies con el uso del modelo cuadrático yt = β0 +β1 t -β3 t2, con coeficientes de determinación (R2>0.9) y un valor de p<0.001. Como resultado, Urochloa brizantha cv Piatá presentó un R² = 0.9859 y fue la especie más influenciada positivamente en su crecimiento por el efecto de la edad (días), seguido por U. decumbens, U. mutica y U. brizantha cv Toledo, esta última con el menor ajuste. La precipitación influyó en la tasa de crecimiento de la U. mutica mientras que la temperatura no tuvo influencia en el crecimiento de las especies. Las curvas se ajustaron a modelos cuadráticos, lo que indica que su crecimiento puede compararse y predecirse a lo largo del tiempo, lo que facilita su manejo y óptimo aprovechamiento.

Resumen El artículo reporta la evaluación del efecto de la temperatura ambiente, la humedad relativa, la radiación solar y la velocidad del cuerpo bajo el índice THSW en la temperatura superficial de áreas blancas y negras del pelaje de vacas holstein. Se utilizó información de 5 vacas holstein en producción de la finca El Recreo, ubicada en el municipio de Abejorral, Colombia. Se les tomó la temperatura superficial cada 2 h durante 15 días en 10 sitios diferentes: línea dorsal anterior, media y posterior, flanco derecho e izquierdo, pecho, cuello derecho e izquierdo, vulva y glándula mamaria, con termómetro infrarrojo. Para evaluar el efecto de la temperatura ambiente en la corporal se utilizó un índice que involucra la temperatura, la humedad, la radiación y la velocidad del viento (THSW) y para el análisis estadístico se utilizó un modelo mixto aditivo generalizado suavizado. El THSW encontrado fue de 10 y 27 °C. Las áreas muestreadas tuvieron una diferencia en la temperatura; las de color negro fueron las de mayor temperatura superficial. Oscilaron entre 32,5 y 35,8 °C para zonas blancas, y entre 34,5 y 40,5 °C para zonas negras. Los mayores valores de temperatura superficial para ambas zonas en todos los puntos se presentaron a mayores valores de THSW. Se concluye que el índice THSW tiene efecto diferenciado en la temperatura superficial corporal de acuerdo con el color del pelaje; los puntos negros fueron los que presentaron mayores temperaturas.

Abstract The article evaluates the effect of ambient temperature, relative humidity, solar radiation, and wind speed according to the THSW index on the surface temperature of the white and black areas of the coat of Holstein cows. The study used information of five Holstein dairy cows from the El Recreo farm, located in the municipality of Abejorral, Colombia. Surface temperature was measured with an infrared thermometer every 2 h during 15 days in 10 different sites: anterior, middle, and posterior dorsal line, right and left flank, chest, right and left neck, vulva, and mammary gland. To evaluate the effect of ambient temperature on body temperature, an index that involves temperature, humidity, solar radiation, and wind speed (THSW) was used, and for statistical analysis, a mixed generalized additive model. THSW was 10 and 27 °C. The sampled areas had a difference in temperature; being the black spots that had higher surface temperature. Temperature oscillated between 32.5 and 35.8 °C for white areas, and between 34.5 and 40.5 °C for black areas. Higher surface temperature values for both zones at all points had higher THSW values. It is concluded that the THSW index has a differentiated effect on body surface temperature according to the color of the coat, the black spots having higher temperatures.

Resumo O artigo reporta a avaliação do efeito da temperatura ambiente, a umidade relativa, a radiação solar e a velocidade do corpo sob o índice THSW na temperatura superficial de áreas brancas e negras da pelagem de vacas Holstein. Utilizou-se informação de 5 vacas Holstein em produção do sítio El Recreo, situada no município de Abejorral, Colomba. Tomou-se a temperatura superficial destes a cada 2 horas durante 15 dias em 10 lugares diferentes: linha dorsal anterior, media e posterior, flanco direito e esquerdo, peito, pescoço lado direito e esquerdo, vulva e glândula mamária, com termômetro infravermelho. Para avaliar o efeito da temperatura ambiente na corporal utilizou-se um índice que envolve a temperatura, a umidade, a radiação e a velocidade do vento (THSW) e para a análise estatístico utilizou-se um modelo misto aditivo generalizado suavizado. O THSW encontrado foi de 10 e 27 °C. As áreas amostradas tiveram uma diferença na temperatura; as de cor negra foram as de maior temperatura superficial. Oscilaram entre 32,5 e 35,8 °C para zonas brancas, e entre 34,5 e 40,5 °C para zonas negras. Os maiores valores de temperatura superficial para ambas zonas em todos os pontos, se apresentaram a maiores valores de THSW. Conclui-se que o índice THSW tem efeito diferenciado na temperatura superficial corporal de acordo com a cor da pelagem; os pontos negros foram os que apresentaram maiores temperaturas.

In this study, the Von Bertalanffy, Richards, Gompertz, Brody, and Logistics non-linear mixed regression models were compared for their ability to estimate the growth curve in commercial laying hens. Data were obtained from 100 Lohmann LSL layers. The animals were identified and then weighed weekly from day 20 after hatch until they were 553 days of age. All the nonlinear models used were transformed into mixed models by the inclusion of random parameters. Accuracy of the models was determined by the Akaike and Bayesian information criteria (AIC and BIC, respectively), and the correlation values. According to AIC, BIC, and correlation values, the best fit for modeling the growth curve of the birds was obtained with Gompertz, followed by Richards, and then by Von Bertalanffy models. The Brody and Logistic models did not fit the data. The Gompertz nonlinear mixed model showed the best goodness of fit for the data set, and is considered the model of choice to describe and predict the growth curve of Lohmann LSL commercial layers at the production system of University of Antioquia.