Understanding the spatial drivers of grain protein content for optimal nitrogen management

M.J. Tilse; T.F.A. Bishop; S. Poole; P. Filippi

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Understanding the spatial drivers of grain protein content for optimal nitrogen management

in Precision agriculture '25

Autor:innen:

M.J. Tilse

M.J. Tilse mikaela.tilse@sydney.edu.au

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P. Filippi

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Art:: Kapitel

Seiten:: 886–893

DOI:: https://doi.org/10.1163/9789004725232_116

Angemeldet über:

Dar Hadith al Hassania

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Variability in wheat grain protein content (GPC) is driven by complex genetic, environmental, and management interactions. This study applies an interpretive machine learning (IML) approach to a case-study dryland winter wheat field in Western Australia to understand site-specific GPC variability. Predictions of GPC were broken-down into components driven-by features within (e.g. nitrogen application) or outside the growers control (i.e. inherent features including elevation, soil water holding capacity, and seasonal conditions). A retrospective analysis revealed that nitrogen was overapplied by the grower in the previous season. Understanding these drivers can help growers better manage GPC variability to improve profitability and sustainability in production systems.

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Precision agriculture '25

ISBN:: 9789004725232

Verleger:: Wageningen Academic

Print-Publikationsdatum:: 18 Jun 2025

Fachgebiete
- Biowissenschaften
  - Allgemein
  - Landwirtschaft und Umwelt

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