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1. Implementation of Proximal Soil Sensing, Data Fusion and Machine Learning to Improve Phosphorus Management at a Field ScaleIn the context of a rapid increase in phosphorus (P) fertilizers prices, new techniques are needed for geospatial predictions of soil P for improved P fertilizer management, while increasing farmer profitability and reducing environmental concerns. One of the biggest issues in site-specific phosphorus management is the substantial spatial variability in plant available P across fields. This leads to an expensive and laborious process for accurate mapping soil P using a traditional soil sampling... A. Lachgar |
2. La fertilité indigène du sol : un élément catalyseur de l’agriculture de précisionDans le contexte actuel de la dégradation des ressources naturelles et des problèmes de disponibilité et d'accessibilité des intrants agricoles, l'agriculture de précision dont le point d'entrée est la connaissance de la fertilité endogène du sol s'impose. Des essais soustractifs ont été conduits pendant deux ans (2018-2019) à la Station d'Expérimentations Agronomiques de l'Université... K. William, J. Sogbedji, M. Lare |
3. Decision Support System in AgricultureDescriptive integrated models for water resource management are not limited to hydrological variables, but integrate environmental socio-economic subsystems and study the interactions and feedbacks between the various interacting subsystems. Agriculture is a major water resource management sector that takes economic factors into account. In dynamic system models, we try to look for the optimal economic policies to achieve sustainability by introducing... |
4. Recommandation De Formules De Fertilisation Site-spécifique Pour La Production Du Maïs Dans La Région Des Savanes Du TogoDans le contexte actuel de la dégradation des terres agricoles et des difficultés de disponibilité et d'accès aux intrants agricoles en particulier les engrais, la maximisation de l'efficience d'utilisation des nutriments en nutrition des plantes devient plus que jamais une nécessité. Nous avons conduit en 2020 sous culture de maïs (Zea mays L.), des essais soustractifs à base de l'azote (N), du phosphore (P) et du potassium... M. Lare, J. Sogbedji, K. Lotsi, K. Amouzou, A. Ale gonh-goh, A. Agneroh |
5. Variability in Yield Response of Maize to N, P and K Fertilization Towards Site-specific Nutrient Recommendations in Two Maize Belts in TogoLes régions de savane et du centre sont les principales zones de production de maïs au Togo, mais avec des rendements en grains de maïs à un seuil de seulement 1,5 Mg ha -1 . Nous utilisons une approche participative pour évaluer l'importance des trois principaux macro-éléments (N, P et K) pour la culture du maïs dans les deux régions afin de permettre davantage de recommandations d'engrais spécifiques au site et... J. Sogbedji, M. Lare |
6. Maximisation De L’efficience D’utilisation Des Nutriments : Recommandation De Fertilisation à La Carte Pour Le Maïs Sur Les Ferralsols Du Sud-togoL'amélioration de la nutrition des plantes à travers l'agriculture de précision devient incontournable pour l'optimisation de l'entreprise agricole et la protection de l'environnement. Nous avons conduit pendant la grande saison culturelle de 2019 et 2020, sous culture de maïs (Zea mays L.), des essais soustractifs à base de l'azote (N), du phosphore (P) et du potassium (K) à la station d'expérimentations agronomiques (SEAL)... J. Sogbedji, L. William, M. Lare, A. Sekaya, K. Sika , E. Tagba |
7. Design and Development of a LoRa Communication System for Scalable Smart Irrigation SystemsSmart irrigation is a promising tool to optimize irrigation water use but is still faced with challenges related to usability and applicability attributed to several constraints such as high initial costs, complex user interface, poor connectivity, limited farm coverage, etc. This study aimed to solve some of these issues through the development and testing of a LoRa communication system using a Raspberry Pi 4, LoRa HAT concentrator, and Strega smart valve at the Makerere University Agricultural... J. Wanyama , J. Ikabat, I. Kabenge, P. Hess, P. Nakawuka, E. Bwambale , J. Muyonga, S. Felicioni, A. Bühlmann, T. Anken |