Nuevo algoritmo para generar patrones espaciales de muestreo de suelos en experimentos agrícolas

Soil spatial variability is an essential factor in understanding the change of the dependent variables in agricultural experiments. Soil sampling is carried out based on a spatial pattern, which can be random or systematic. The work aimed to validate a new algorithm to generate spatial patterns for sampling soils in the context of agricultural experiments. In this sense, three functions were designed using the software R and compared with five applications (three software and two R packages). The validation was performed by replicating three spatial patterns of agricultural experiments reported in previous studies and comparing hand localization of sampling points in a sugarcane harvesting experiment with localization of points generated by the algorithm. Results show that the new algorithm can exclusively compute the localization of sampling points by experimental unit (represented by a polygon) and center these in the corresponding polygon. Other characteristics, such as computing the most common spatial point patterns and generating points along crop lines, are also founded in the other applications. Regarding in-field validation, the average distance between points generated by the algorithm and those localized manually in the field is 2.58 m. The average distance between hand located points and the closest crop row line is 0.46 m. In conclusion, the new algorithm allows locating sampling points in specific sites of the plots as the highest or lowest part of crop rows.La variabilidad espacial del suelo es un factor importante para entender los cambios de las variables de respuesta en experimentos agrícolas. El muestreo de suelos se ejecuta con base en un patrón espacial, el cual puede ser aleatorio o sistemático. El objetivo de este trabajo fue validar un nuevo algoritmo para generar patrones espaciales de muestreo de suelos en este contexto. Para esto se diseñaron tres funciones en el software R, las cuales fueron comparadas con cinco aplicaciones (tres programas y dos librerías de R). La validación se realizó replicando tres patrones espaciales de suelos en experimentos agrícolas reportados en investigaciones anteriores, además de comparar la localización manual de puntos de muestreo en un experimento de cosecha de caña de azúcar con la localización generada por el algoritmo. Los resultados indican que el algoritmo tiene la capacidad exclusiva de realizar muestreos sistemáticos por unidad de área y centrarlos en el polígono correspondiente. El resto de las características, tales como el cálculo de los demás patrones y la generación de puntos sobre líneas, es posible encontrarlas en las otras aplicaciones. Con respecto a la validación en campo, la distancia promedio entre puntos generados con el algoritmo y los ubicados manualmente en campo es 2,58 m. La distancia promedio entre los puntos ubicados manualmente en campo y la línea de surco más cercana es 0,46 m. En conclusión, el algoritmo permite ubicar puntos de muestreo en sitios específicos del campo, como lo son las partes altas del surco o el entresurco