Đề Xuất 11/2022 # Estimating Crop Nutritional Status Using Smart Apps To Support Nitrogen Fertilization. A Case Study On Paddy Rice / 2023 # Top 20 Like | Athena4me.com

Đề Xuất 11/2022 # Estimating Crop Nutritional Status Using Smart Apps To Support Nitrogen Fertilization. A Case Study On Paddy Rice / 2023 # Top 20 Like

Cập nhật nội dung chi tiết về Estimating Crop Nutritional Status Using Smart Apps To Support Nitrogen Fertilization. A Case Study On Paddy Rice / 2023 mới nhất trên website Athena4me.com. Hy vọng thông tin trong bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu ngoài mong đợi của bạn, chúng tôi sẽ làm việc thường xuyên để cập nhật nội dung mới nhằm giúp bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.

by 1,*, 2 1,*,

Department of Environmental Science and Policy, Università degli Studi di Milano, Cassandra lab, via Celoria 2, 20133 Milan, Italy

Italian National Research Council, Institute on Remote Sensing of Environment (CNR-IREA), via Bassini 15, 20133 Milan, Italy

Authors to whom correspondence should be addressed.

Received: 17 January 2019 / Revised: 5 February 2019 / Accepted: 20 February 2019 / Published: 25 February 2019

1. Introduction

Given the rising food demand and the need for reducing the environmental impact of cropping systems, increasing nitrogen (N) use efficiency is one of the greatest challenges the agricultural sector is facing [ 1]. After playing a key role in increasing yields during the Green Revolution, N fertilizers have progressively become a critical issue both for their frequent over-application and for the growing awareness of the negative impacts that agricultural activities can have on the health of agroecosystems [ 2]. Groundwater contamination, eutrophication, emission of greenhouse gases, and air pollution are negative externalities deriving from the improper use of N fertilizers, which led institutions to adopt specific measures to control N usage at the farm level (e.g., the EU Nitrate Directive 91/676/EEC). Moreover, the market is increasingly forcing farmers to minimize production costs, and fertilization-with N fertilizers playing the largest role-accounts for an important fraction of the total cost for input factors in both developed and developing countries (e.g., [ 3, 4]). Another factor that strongly supports carefully optimizing N management is related to the negative effects of over-applications on many cereal species’ susceptibility to fungal pathogens [ 5] and lodging [ 6].

Long- and short-term strategies were proposed to increase nitrogen use efficiency. The former refers to the development of cultivars specifically improved for their effectiveness in uptaking and using N by exploiting traits related to root growth and activity, shoot N storage/remobilization, and leaf photosynthetic rates [ 7, 8]. Among the short-term strategies, the adoption of variable rate (VR) fertilization appears to be a promising solution to reduce N losses and improve farmers’ income (e.g., [ 9, 10, 11, 12, 13, 14]). However, estimation of the optimal N fertilization rate requires information on crop N nutritional status, in turn requiring the quantification of both N demand-via the concept of critical N concentration (Ncrit, % [ 15, 16])-and actual N content in plant tissues [ 17, 18].

In order to retrieve VR fertilization maps based on actual N nutritional status, spatially-distributed information on both plant N content (PNC, %) and the variables needed to estimate Ncrit (e.g., aboveground biomass or leaf area index) can be derived from satellite data, by means of empirical relationships between these variables and vegetation indices [ 19, 20]. This process overcomes the limitations of cost and the low representativeness of direct field measurements. However, the estimation of biophysical variables from remote sensing data requires empirical relationships to be developed and validated using ground data [ 21, 22], which can be effectively collected via smart scouting-driven field campaigns [ 23, 24].

Different methods are available for indirect PNC estimates, ranging from complex instruments based on leaf spectral response, like Dualex (FORCE-A, Orsay, France) and SPAD (Konica Minolta, Tokyo, Japan), to simple approaches based on the visual evaluation of leaf colour (leaf colour charts [ 25]). All these methods indirectly estimate PNC under the assumption of a close relationship between leaf chlorophylls-and flavonoids in case of the Dualex-and N content in plant tissues. Commercial instruments are also available for non-destructive estimates of leaf area index (LAI, -), the driving variable of the non-destructive approach for determining Ncrit proposed by Confalonieri et al. [ 26]. Like the tools used to derive PNC, commercial instruments for indirect LAI estimates (e.g., LAI-2000, Li-Cor, Lincoln, NE, USA; AccuPAR, Decagon, Pullman, WA, USA) vary by complexity and cost. Although these instruments have demonstrated their reliability in a variety of studies (e.g., [ 27, 28, 29, 30]), their effectiveness as operational tools in a farm context is limited by their low portability (especially those for LAI), their cost, and also by their expansive and time intensive maintenance in case of damages. Moreover, these instruments often lack internal systems for data processing and geo-referencing measurements, the latter being a crucial feature for precision farming applications. Another limit is that the information provided by instruments for different variables (e.g., PNC and LAI) cannot be integrated without exporting data to a personal computer, thus preventing their automatic integration for in vivo diagnosis of N nutritional status.

Besides technological aspects, an open issue for PNC estimates, and thus for N nutritional status determination, is that all indirect methods for PNC require dedicated calibration curves to convert readings (different types of indices according to the specific instruments) in PNC values, and these curves should account for genotypic variability, even within the same species [ 18]. Many authors, indeed, highlighted a cultivar-effect while using indirect methods to estimate PNC for different crops [ 31, 32, 33, 34]. However, even though calibration curves for the main varieties grown in the area of interest are mandatory for the operational use of diagnostic methods for N nutritional status, their availability is strongly limited by the resources needed for their development and by the presence, in many production districts, of dozens of varieties differing in their colour response to N content in leaf tissues.

The objectives of this study were:

Developing a smart app-based diagnostic system for supporting N fertilization via geo-referenced estimates of N nutritional status obtained by integrating apps for LAI (PocketLAI [ 35]) and PNC (PocketN [ 36]);

Evaluating the system’s capability to estimate N nutritional status and to support N management through dedicated field experiments;

Proposing an effective procedure to derive calibration curves for indirect methods for PNC estimates, and demonstrating its suitability in a case study with PocketN and 43 rice cultivars widely grown in Europe. This procedure would allow extending the diagnostic system to production districts where other varieties are grown.

2. Materials and Methods

Two field experiments were carried out in northern Italy in 2014 and 2015 with the aim of developing and testing the smart app-based diagnostic system to support rice topdressing N fertilization (experiments 1 and 2, hereafter). A third experiment was performed in 2017 in the same rice district to derive PocketN calibration curves for 43 widely grown European rice cultivars (experiment 3).

2.1. Experimental Design and Field Measurements to Develop and Test the Smart App-Based Diagnostic System for Supporting N Fertilization

Experiments 1 and 2 were carried out, respectively, in Rosasco (Pavia province; 45.27°N, 8.56°E, 114 m a.s.l.) in 2014 and in Gaggiano (Milan province; 45.24°N, 9.02°E, 117 m a.s.l.) in 2015.

In Rosasco (experiment 1), rice (cultivar Selenio) was row-seeded on 24 May 2014 (200 plants m 2) and flooded at the 5th leaf stage, whereas in Gaggiano (experiment 2) cultivar Volano was scatter seeded (200 plants m 2) on 6 May 2015 and grown under continuous flooding conditions. Rice was harvested on 16 September in Rosasco and on 11 September in Gaggiano. Soil was sandy-loam (USDA texture classification) in Rosasco, with low organic matter content (slightly above 1%) and low cation exchange capacity (CEC), whereas it was silt loam (USDA) in Gaggiano, with medium-high values for organic matter content (2.8%) and CEC. In both cases, available P and exchangeable K were not limiting, and pH was subacid. For both experiments, crop management allowed preventing water and nutrient (other than N) stresses and keeping the field pest-, disease-, and weed-free. Season 2014 was characterized by cold temperatures during summer and rainy conditions in late spring, which led to lower yields compared to the average [ 37], whereas during 2015, temperatures were lower than the average in the first part of the season and particularly favourable afterwards [ 38].

The experimental scheme consisted of 24 fertilization storylines differing in terms of both timing (pre-sowing, beginning of tillering, and panicle initiation) and rating of N application ( Figure 1), defined to reproduce the heterogeneity in N management options adopted in rice farms in the study area. Given the aim of evaluating N nutritional status under operational conditions, no “merely experimental” treatments-such as null or unlikely high N rates-were considered. Three N levels (20, 40, 60 kg·N·ha −1) were applied in pre-sowing to generate variability before topdressing fertilizations. At tillering (24 June in experiment 1 and 8 June in experiment 2), three N doses (0, 20, 40 kg·N·ha −1) were applied to each pre-sowing treatment to mimic farmers’ potential choices at this stage, including skipping this fertilization event to avoid excessive tillering and/or to reduce production costs. Fertilization at panicle initiation (15 July in experiment 1 and 29 June in experiment 2) is instead fundamental to guarantee high productivity and satisfying grain quality (e.g., [ 39]). Therefore, N was applied at this stage to each of the nine treatments (three N levels at pre-sowing × three N levels at tillering), with doses varying from 30 to 90 kg N ha −1. This led the overall seasonal N amount received by the 24 plots ranging from 50 to 160 kg·N·ha −1 ( Figure 1). Nitrogen was always applied as urea, manually broadcasted on the plot surface. The size of each of the 24 plots was 30 m 2 (3 m × 10 m).

Just before each topdressing fertilization event, PNC and LAI were estimated using the smartphone applications PocketN [ 36] and PocketLAI [ 35], respectively. Like for most of the instruments for indirect PNC estimates, PocketN derives PNC from leaf chlorophyll content, in turn estimated based on leaf greenness (G, -). According to Karcher and Richardson [ 40], the latter is calculated based on the hue, saturation, and brightness values (HSB colour space) of a 25-pixel leaf portion (Equation (1)):

where H, S, and B are the values of hue, saturation and brightness.

In order to reduce the effect of lighting conditions on the smartphone camera settings, images were taken with leaves placed over a dedicated reference panel that flattened reflectance across the visible spectrum. The spectral behavior of the panel reproduced the one of the grey cards used in photography to get largely consistent exposure regardless of the light conditions. In particular, the PocketN panel reproduced the spectral behavior of the KODAK R-27 card (Eastman Kodak Company, Rochester, NY, USA). Contrary to the KODAK one, the PocketN panel was made of robust, washable plastic (expanded polyvinyl chloride) to avoid damages during field activities.

PocketLAI detects sky pixels (gap fraction) by automatically segmenting images taken at a 57.5° zenith angle [ 41], from below the canopy, while the user is rotating the smartphone along its main axis. The 57.5° angle is detected in real time by applying plain vector algebra to the components of the g vector as provided by the device’s 3-axis accelerometer. Gap fraction is converted into LAI values by inverting the Baret et al. [ 42] light transmittance model (Equation (2)):

where P 0(57.5°) is the gap fraction estimated at a 57.5° zenith angle. This model has been selected since it has been demonstrated that this particular view angle makes the information acquired independent from leaf angle distribution [ 42].

Further details on PocketLAI and PocketN usage are provided by Confalonieri et al. [ 35, 36].

PocketN readings (unitless, ranging from 0 to 1) were taken at one third of the last fully unfolded leaf and converted into PNC values using the calibration curves for the cultivars Selenio and Volano, provided by Confalonieri et al. [ 36]. For both LAI and PNC, five readings were randomly performed for each plot, distributing the readings over the whole 30 m 2 plot area. After PNC and LAI were estimated, 20 plants per plot [ 43, 44] were also randomly sampled for determining aboveground biomass. At harvest, yield and aboveground biomass were determined from the dry weight of 20 randomly sampled plants and plant density.

In order to estimate N nutritional status, actual PNC was compared with Ncrit, which represents the minimum plant N content at which N does not limit crop growth. In particular, the nitrogen nutritional index (NNI [ 18]) was derived as the PNC to Ncrit ratio, with NNI values lower than 1 indicating N stress and values higher than 1 indicating luxury consumption [ 17]. Among the different approaches for estimating Ncrit, the MAZINGA model [ 26] was selected, given its higher feasibility for diagnostic purposes compared to approaches based on plant dry biomass determination [ 15] or numerical development stage codes (e.g., [ 45]). Being driven by LAI (estimated using indirect, non-destructive methods, like in this study), the MAZINGA model represents a real-time and cost-effective method for the quantification of Ncrit particularly suitable for operational contexts. According to the MAZINGA model, Ncrit is an inverse function of the fraction of radiation intercepted by the canopy (Equation (3)), indirectly representing the effect of leaf self-shading in remobilizing N from senescent tissues:

where Nmat (%) is a parameter representing the value of Ncrit at maturity and k (-) is the extinction coefficient for solar radiation. Nmat and k were set here to 1% and 0.5, respectively [ 26].

The overall rationale of the experimental design was to generate plausible (i.e., coherent with management practices in the area) heterogeneity in N availability, in order to evaluate the suitability of smart app-derived NNI values as diagnostic information to support N fertilization. The evaluation was performed by analyzing the relationships between (i) the values assumed by NNI before each topdressing fertilization, (ii) the history of each plot (in terms of N fertilization), and (iii) the crop response, in terms of growth dynamics and final yield.

2.2. Definition of Calibration Curves for PocketN

A dedicated experiment was conducted in Gaggiano during 2017 (experiment 3) to derive PocketN calibration curves for 43 representative Italian rice cultivars ( Table 1), selected because of their harvested area in the past three years (source: Italian National Rice Authority) and their potential relevance in the middle-term (information provided by seed companies). Some of these cultivars (or strictly derived ones) are also grown in other European countries and in the United States (e.g., Arborio). The 43 varieties were row seeded (row spacing: 18 cm; mean density: 200 plants m −2) on May 18, each in a 30 m 2 (10 m × 3 m) plot and flooded at the 4th leaf stage. Field management allowed keeping the plots weed-, pest-, and disease-free, and without any nutritional or water stress. In particular, 135 kg N ha −1 were distributed as urea in three events: 25 kg·N·ha −1 at pre-sowing, 70 kg·N·ha −1 at tillering, and 40 kg·N·ha −1 at panicle initiation. In order to explore, for each cultivar, a wide range of PNC values, measurements were collected at five stages throughout the crop cycle (at the 3rd leaf, three tillers detectable, panicle initiation, flowering, and maturity) by exploiting the natural tendency of the plant to dilute N in aboveground tissues while growing [ 46]. After PocketN readings were taken (eight readings per plot), twenty plants per plot were randomly sampled for determining reference PNC values via elemental analyzer (model NA 1500, series 2, Carlo Erba, Italy). For each cultivar, reference PNC values were then related to the corresponding PocketN readings to derive cultivar-specific calibration curves via linear regression analysis. The analysis of the similarity among the parameters of the cultivar-specific curves was then used to cluster the cultivars. The assumption behind the clustering was that-in case of cultivars with the same colour response to N content-deriving curves specific for a group of cultivars would increase the robustness of the relationship between reference PNC and PocketN readings because of the higher number of data used. The k-means clustering method [ 47] was used, with the number of clusters defined iteratively targeting both the minimization of their number and the maximization of the R 2 of the cluster-specific calibration curves.

3. Results

3.1. Evaluation of N Nutritional Status Via Smart Apps

The effectiveness of NNI in identifying unlimiting N conditions at tillering for experiment 2 was reflected in the limited crop response to different N levels distributed at the first topdressing fertilization ( Figure 2). AGB accumulation between tillering and panicle initiation of plots that did not receive N was indeed basically the same as what was observed for plots fertilized with 20 kg N ha −1 and 40 kg N ha −1. In this case, the main effect of N applied at tillering was to level towards the top the NNI values at panicle initiation ( Figure 1), as expected in the context of luxury consumption.

Rice, on the other hand, was highly responsive to different levels of N distributed at the first topdressing fertilization in experiment 1 ( Figure 2), coherently with the overall conditions of N stress indicated by NNI (values lower than 1) ( Figure 1). In this case, AGB accumulation after tillering in plots that received 20 kg N ha −1 or 40 kg N ha −1 was decidedly higher than for plots that received no N at this stage, especially for plots receiving 20 kg N ha −1 at pre-sowing ( Figure 2).

In general, NNI values detected at panicle initiation remained lower in experiment 1 ( Figure 1), although the plots that received the highest amount of N at tillering (40 kg·N·ha −1) showed similar NNI values in both experiments. This suggests for experiment 1 that only the highest N fertilization level at tillering allowed rice to recover from the N deficiency observed before the first topdressing fertilization.

The analysis of yield values for the plots with the same fertilization history until panicle initiation (e.g., plot from 1 to 4; Figure 1) allowed evaluating the relationships between NNI at that stage and the N amounts received at the second topdressing event. In experiment 2 (with NNI always higher than 1), a close relationship between the amount of N applied at panicle initiation and final yield was found: plots that received the highest N dose yielded more than the others (R 2 = 0.40, p-value < 0.001). This relationship was even stronger for plots showing NNI values closer to one and fertilized with the lowest dose in the previous events ([plots 1-4], R 2 = 0.92, p-value < 0.05), which largely relied on N applied at the second topdressing fertilization to satisfy their requirements. Plots showing the highest NNI values at panicle initiation (1.35 [plots 13 and 14] and 1.38 [plots 15 and 16]) instead revealed symptoms of luxury consumption (PNC was decidedly higher than Ncrit), with similar yields regardless of the amount of N received at the second topdressing event.

No relationship was found between yield and N applied at the second topdressing fertilization in experiment 1 (R 2 = 0.01, p-value = 0.59), likely because the overall N stress occurred at the beginning of the season partly compromised the crop. This is clearly shown by plots 1-4, which presented NNI values around or lower than 1 before the two topdressing events. For these plots, crop potential was limited by insufficient N availability during the post-emergence and tillering phases, and-regardless of the N amount received at panicle initiation-final yields were decidedly lower than the field mean. This suggests that marked stresses during early stages can hardly be recovered with massive N fertilizations at panicle initiation, which in most cases would result in wasting N. In experiment 1, this is further demonstrated by the relationship between yields and total N received (R 2 = 0.41, p-value < 0.001), with the highest productivity achieved by the plots that were less stressed during the first part of their cycle.

The variability in N treatments had a clear effect on rice productivity in experiment 1, with large differences in final yields among plots (the coefficient of variation was 26.8%; Figure 1). On the contrary, in experiment 2, the unlimiting conditions for N-highlighted by NNI values always above 1-resulted into a higher homogeneity in yields (the coefficient of variation was 9.9%, Figure 1) and in a lack of relationship between the yield and the total amount of N applied (R 2 = 0.06, p-value = 0.23).

3.2. Calibration Curves for PocketN

The procedure used to derive PocketN calibration curves for the different rice cultivars allowed us to explore a wide range of PNC values, even without dedicated N treatments. Reference PNC varied from 0.60% to 4.22% ( Appendix A), and presented the expected decreasing trend from post-emergence to maturity. Good agreement was found between PocketN readings and corresponding PNC values measured with the elemental analyzer ( Table 1, Figure 3, Appendix A), with R 2 ranging from 0.48 to 0.99 and mean R 2 equal to 0.86 (R 2 was higher than 0.70 in 35 out of 43 cases). The linear relationships used to convert the PocketN index into PNC were significant for most cultivars, with p-value <0.05 in 67% of the cases. For the cultivars for which the p-value was higher than 0.05, other regression models were tested, but no improvement in R 2 and in significance level was obtained. Cultivar-specific calibration curves were largely heterogeneous (intercept varied from −33.8 to −0.1; slope ranged from 2.4 to 71.52; Table 1), highlighting, for rice, the importance of explicitly considering differences in the relationships between PNC and greenness among cultivars.

Eight groups of cultivars with similar color responses to N content in leaf tissues were obtained after clustering the cultivar-specific calibration curves according to the values of their parameters ( Table 2, Figure 3, Appendix A). The R 2 of the calibration curves derived for the clusters-ranging from 0.50 to 0.95-were fully comparable to those calculated for cultivar-specific relationships ( Table 1). The clusters included 36 cultivars, whereas the remaining seven ones (i.e., Aiace, BaroneCL ®, Cerere, Cleopatra, CRLB1, Keope, Selenio) could not be included in any of the clusters without a marked worsening of the relationship between PNC and PocketN readings. This suggested that we should adopt-for these cultivars-dedicated (cultivar-specific) calibration curves. As expected, the pronounced heterogeneity in cultivar-specific calibration curves turned into a large variability among cluster-specific ones ( Table 2, Figure 3, Appendix A), with intercepts ranging from −7.03 to −1.24 and slopes between 5.4 and 17.2.

4. Discussion

The NNI derived from LAI and PNC measurements collected with smart apps proved to be effective in estimating N nutritional status. Conditions of N stress and luxury consumption were clearly detected, with NNI values lower than 1 in cases of N deficit and higher than 1 for well-fertilized plots. This was confirmed by the analysis of crop response to different N application rates, with direct relationships between AGB accumulation rates and N amounts in cases of N-stressed crops and, instead, similar growth rates for different N doses in cases of crops presenting N luxury consumption. This agrees with what reported by other authors that-although using other methods for estimating Ncrit and PNC-demonstrated the suitability of NNI for assessing N nutritional status [ 16, 18] and, in turn, for supporting N fertilization (e.g., [ 48, 49]) or for predicting yield variability [ 50]. The reliability of the NNI values derived in this study also proved the suitability of the approach used for non-destructive, LAI-based estimates of Ncrit. Moreover, this study confirmed the effectiveness of the PocketLAI and PocketN apps for quantifying LAI and PNC using widely spread and cost-effective tools like smartphones.

Both the experimental design and the choice of the two experimental sites (differing for soil texture and organic matter content) allowed testing the diagnostic system under a wide range of nutritional conditions, with rice experiencing different degrees of N stress in the first part of the season in experiment 1 and, instead, experiencing almost unlimited N availability in experiment 2.

Calibration curves were derived in this study by exploiting the natural dilution of PNC along the crop cycle due to the relative increase of N-poor plant tissues (e.g., stems) and to the reallocation of N-rich compounds driven by leaf self-shading and senescence [ 46, 55]. This strategy proved to be effective in exploring a wide range of PNC values, and allowed us to markedly reduce the effort needed to develop calibration curves compared to applying different N treatments. The explored range of PNC values was indeed comparable with those obtained in experimental designs with N doses as a treatment (e.g., [ 26]).

Given the role of the specific PocketN background panel in minimizing the impact of differences in light conditions, and the experimental design that allowed exploring a large variability in PNC and leaf greenness, the calibration curves obtained for the 43 varieties can be considered sufficiently robust for operational conditions. Although factors affecting leaf thickness may have an impact on the relationship between actual PNC and estimates from diagnostic tools based on leaf greenness [ 31], such an impact can be considered as negligible for supporting rice N fertilization compared to differences among cultivars. In this context, calibration curves derived from data collected in a single location can be considered robust enough (e.g., [ 56, 57]).

Our results also underlined, once more, the within-species genotypic variability in terms of leaf properties (e.g., [ 34, 58]), thus further highlighting the need to consider, explicitly, the heterogeneity among cultivars when using optical diagnostic tools for supporting N management.

The possibility to estimate NNI using GPS-equipped devices that can be connected to back-end services allows the development of workflows that effectively exploit the integration of satellite data and the smart scouting-driven collection of agronomic information. Figure 4 shows an example from the SATURNO project ( www.progettosaturno.it), aimed at providing farmers in Lomellina (northern Italy) N prescription maps. The within-field variability map was generated from the 6 July 2018 NDRE (Normalized Difference Red-Edge) Sentinel 2 image using k-means clustering according to Nutini et al. [ 24]. This clustering allowed the selection of locations in which to conduct six smart app measurements for analyzing the variability in N nutritional status. NNI was estimated using PocketLAI and PocketN, the latter using the specific calibration curve for cultivar Selenio, reported herein. These data-processed in a GIS environment-can support the definition of cluster-specific topdressing fertilisation. Moreover, empirical relationships between smart app data and satellite vegetation indices can be used to spatialize NNI over the whole field, thus supporting the development of variable rate N fertilization maps.

5. Conclusions

We developed a diagnostic system for supporting topdressing N fertilization and evaluated its reliability for paddy rice during two dedicated experiments. The system-estimating actual N requirements via NNI determination-targets operational farming contexts and is based on two smartphone applications for non-destructive estimates of Ncrit and actual PNC. The possibility of estimating NNI using inexpensive and highly portable tools that provide real-time information is expected to promote the adoption of the system within farming communities. According to the authors’ knowledge, this is the first time NNI has been derived and evaluated without using expensive and/or time-consuming methods, which could limit the potential for transferring NNI to operational farming contexts [ 18, 50]. This system can be used as standalone tool or coupled to remote sensing technologies and smart-scouting techniques to derive NNI-driven variable rate fertilization maps [ 24].

PocketN confirmed its value as a diagnostic tool for non-destructive rice PNC estimates, regardless of the cultivar. Linear relationships between PocketN readings and PNC always explained a large part of the variance of reference values, with R 2 very close to one, in most cases. Targeting the adoption of the system in operational contexts, calibration curves to convert PocketN readings in actual PNC values were derived for 43 popular European rice cultivars. According to the authors, this is the first time calibration curves were derived for a number of genotypes large enough to guarantee the applicability of non-destructive methods for PNC estimates in a production district. However, new tests could be needed for the varieties not included in any cluster, to provide further guarantees on the robustness of their calibration curves. The resource-efficient methodology used to derive the curves demonstrated the method’s effectiveness and could be exploited for other indirect methods (e.g., SPAD, Dualex) and cereal crops.

The obtained results and system applicability make this study an important step forward towards more mindful N management and, therefore, towards the improvement of the economic and environmental sustainability of farming activities.

Author Contributions

Conceptualization, supervision, and methodology, R.C.; software, M.F.; investigation and validation, L.P., E.M., F.M.V., S.T., W.T., M.B. and F.N.; formal analysis, L.P., E.M., F.M.V., R.C., M.B. and F.N.; writing-original draft preparation, L.P. and R.C.; writing-review and editing, all authors; funding acquisition, M.B. and R.C.


This study has been partially supported by Cattolica Assicurazioni and by the EU FP7 collaborative project, grant agreement no 606983, ERMES: An Earth obseRvation Model based RicE information Service (ERMES).


We gratefully acknowledge the Dominoni and Franchino families for hosting the experiments in their beautiful farms, as well as the following seed companies and institutions for their support in selecting most relevant cultivars and for providing related seeds: Almo, Bertone Sementi, Ente Nazionale Risi, Melzi D’Eril, Lugano, Sapise, SIS, Tecnoseed. We also thank Lorenzo Maggioni and Gianluca Ferri for contributing to the study during their MS Thesis.

Conflicts of Interest

The authors declare no conflict of interest.

Appendix A

Relationships between the PocketN index (-) and reference plant nitrogen content PNC (%, from elemental analyzer) for all the cultivars ( Figure A1, Figure A2 and Figure A3) and cultivar clusters ( Figure A3) except those shown in Figure 3. See also Table 1 and Table 2. These relationships were used to derive calibration curves to estimate PNC using PocketN.

Figure A1. Relationships between the PocketN index (-) and reference plant nitrogen content (PNC) (%, from elemental analyzer) for eighteen rice cultivars included in the study. See also Table 1. These relationships were used to derive cultivar-specific calibration curves to estimate PNC using PocketN.

Figure A2. Relationships between the PocketN index (-) and reference plant nitrogen content (PNC) (%, from elemental analyzer) for eighteen rice cultivars included in the study. See also Table 1. These relationships were used to derive cultivar-specific calibration curves to estimate PNC using PocketN.

Figure A3. Relationships between the PocketN index (-) and reference plant nitrogen content (PNC) (%, from elemental analyzer) for the cultivar Volano and for cultivar clusters not included in Figure 3. See also Table 1 and Table 2. These relationships were used to derive cultivar-specific and cluster-specific calibration curves to estimate PNC using PocketN.


Tilman, D.; Balzer, C.; Hill, J.; Befort, B.L. Global food demand and the sustainable intensification of agriculture. Proc. Natl. Acad. Sci USA 2011, 108, 20260-20264. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]

Goulding, K.; Jarvis, S.; Whitmore, A. Optimizing nutrient management for farm systems. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 2008, 363, 667-680. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed][Green Version]

Zhang, W.; Wu, L.; Ding, Y.; Yao, X.; Wu, X.; Weng, F.; Li, G.; Liu, Z.; Tang, S.; Ding, C.; et al. Nitrogen fertilizer application affects lodging resistance by altering secondary cell wall synthesis in japonica rice (Oryza sativa). J. Plant Res. 2017, 130, 859-871. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

Stafford, J.V.; Lark, R.M.; Bolam, H.C. Using Yield Maps to Regionalize Fields into Potential Management Units. In Precision Agriculture; Robert, P.C., Rush, R.H., Larson, W.E., Eds.; ASA/CSSA/SSSA: Madison, WI, USA, 1999; pp. 225-237. [Google Scholar]

Schwalbert, R.A.; Amado, T.J.C.; Reimche, G.B.; Gebert, F. Fine-tuning of wheat (Triticum aestivum, L.) variable nitrogen rate by combining crop sensing and management zones approaches in southern Brazil. Precis. Agric. 2019, 20, 56-77. [Google Scholar] [CrossRef]

Salette, J.; Lemaire, G. Sur la Variation de la Teneur en Azote des Graminées Fourragères Pendant Leur Croissance: Formulation D’une Loi de Diluition, Série III. ed.; Compte Rendus de l’académie des Sciences: Paris, France, 1981; Volume 292, pp. 875-878. [Google Scholar]

Baruth, B.; Van den Berg, M.; Niemeyer, S. MARS Bulletin, 2014, Volume 22, n.13. Available online: chúng tôi (accessed on 23 February 2019).

Baruth, B.; Van den Berg, M.; Niemeyer, S. MARS Bulletin, 2015, Volume 23, n.8. Available online: chúng tôi (accessed on 23 February 2019).

Gomez, K.A. Techniques for Field Experiments with Rice: Layout, Sampling, Sources of Error; International Rice Research Institute: Los Baños, Philippines, 1972; 46p. [Google Scholar]

MacQueen, J.B. Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations. In Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, CA, USA; University of California Press: Berkeley, CA, USA, 1967; Volume 1, pp. 281-297. [Google Scholar]

Davis, J.G.; Malzer, G.L.; Copeland, P.J.; Lamb, J.A.; Robert, P.C.; Bruulsema, T.W. Using yield variability to characterize spatial crop response to applied N. In Proceedings of the 3rd International Conference Precision Agriculture, Minneapolis, MN, USA, 23-26 June 1996; American Society of Agronomy: Madison, WI, USA, 1996; pp. 513-519. [Google Scholar]

Figure 3. Examples (charts for all other calibration curves are available in Appendix A) of the relationships between the PocketN index (-) and reference plant nitrogen content (PNC) (%, from elemental analyzer) for six widely grown cultivars and for two groups of cultivars after clustering the calibration curves. See also Table 1 and Table 2.

Table 1. Calibration curves, R 2 and p-values derived from the PocketN index (-) and reference plant nitrogen content (PNC, %, from elemental analyzer) for the 43 rice varieties involved in the study.

ID Cultivar Calibration Curve Parameters a R2 p-Value ID Cultivar Calibration Curve Parameters a R2 p-Value a b a b


BaroneCL ®











Cluster Cultivars a Calibration Curve Parameters b R2 p-Value a b


Carnaroli, Gloria, LunaCL ®, Puma, SoleCL ®






Augusto, Caravaggio, Crono, MareCL ®, Mirko, Thaibonnet






Arborio, Baldo, Carnise Precoce, Karnak, Loto, SirioCL ®, Ulisse, Vasco





Hướng Dẫn Lập Kế Hoạch Nội Dung Cho Người Mới Chưa Biết Gì (Có Case Study Cụ Thể, Dễ Hiểu) / 2023

Có bao giờ bạn nhìn vào các trang web, email, bài đăng trên blog hoặc các kênh social của những thương hiệu khác và tự hỏi: làm thế nào họ có thể làm được điều đó?

Tất cả mọi thứ có vẻ thần kì, nhưng thực chất các thương hiệu có đầy đủ các phòng ban trong bộ phận tiếp thị nội dung. Họ không chỉ tình cờ “nhặt” một vài bức hình ở trên internet và gửi email cho bạn. Có hàng tấn công việc phải làm từ việc lập kế hoạch cho đến chi tiết hóa nội dung chứ không đơn giản như vẻ ngoài yên tĩnh bạn thường thấy.

Là một người sáng tạo, đồng thời đã quản lý nội dung suốt nhiều năm tôi đủ khả năng để học hỏi, tiếp thu & sở hữu những kiến thức độc nhất về nội dung. Đồng thời, tôi cũng đồng cảm sâu sắc với những người mới đang loay hoay chưa tìm được định hướng và câu trả lời. Có một sự thật là nó không hề khó, nhưng bạn phải bắt đầu hiểu từ những điều đơn giản trước đã.

Có thể bạn quen nhìn doanh nghiệp của mình dưới cấp độ vĩ mô, nhưng khi nói đến nội dung, mọi thứ đều là micro và tất cả những nội dung “nhỏ bé” này sẽ góp phần tạo nên hệ sinh thái lớn hơn là doanh nghiệp của bạn.

Chính sự hiểu biết của bạn về từng phần nhỏ trong doanh nghiệp sẽ giúp bạn xây dựng một bản kế hoạch hoàn chỉnh và gắn kết.

Và điều cuối cùng, hãy nhớ rằng khi nói đến nội dung, đơn giản chính là yếu tố cốt lõi, nó hiệu quả hơn mọi suy nghĩ phức tạp, làm quá mức cần thiết cho kế hoạch. Hãy nhớ rằng, điều tuyệt vời nhất của content đó chính là tính linh hoạt và có thể điều chỉnh bất kì lúc nào.

Bước 1: Hãy trả lời 4 câu hỏi

Thứ nhất: Mục tiêu của bạn là gì?

Tăng lưu lượng truy cập trang web

Thu thập dữ liệu khách hàng

Mục tiêu bán hàng

Tăng lượt đăng kí

Tăng lượt theo dõi trên các kênh social media

Thứ hai: Ai là đối tượng mà bạn đang hướng đến

Sau khi đã hiểu được mục tiêu mình cần phải thực hiện, điều tiếp theo bạn cần phải xác định đó chính là, bạn đang cố gắng “tiếp cận” ai.

Xác định được khách hàng mục tiêu và hiểu rõ những điều mà khách hàng mong muốn sẽ giúp bạn có hướng đi phù hợp hơn với kế hoạch nội dung của bạn.

Bạn có thể tham khảo insight về nhóm khách hàng mục tiêu mình đang hướng tới trên các trang báo mạng và dĩ nhiên chúng luôn miễn phí, điều bạn cần là dành một chút thời gian để tham khảo thông tin mà thôi.

Thứ 3: Nguồn lực hiện tại có hỗ trợ bạn đủ tốt?

Trước khi xây dựng kế hoạch nội dung, bạn cần phải xem xét ai sẽ chịu trách nhiệm thực hiện nó.

Hãy phân bổ vị trí của từng người, họ phải là người có đủ thời gian và kỹ năng để thực hiện và quản lý dự án nội dung. Bạn cần cân nhắc rằng liệu mình có đủ ngân sách cho việc sáng tạo nội dung (hình ảnh, thiết kế, copy,…)

Sự hiểu biết của bạn về những năng lực thực sự của mình trước khi làm nội dung là rất quan trọng. Bạn có thể thể hiện ý tưởng của mình bằng photoshop và tổng hợp thành “content”.

Những điều khả thi trong kế hoạch của bạn

Sau khi đã biết mục tiêu, khách hàng mục tiêu, nguồn lực hỗ trợ, hãy nói về những điều thực sự khả thi trong kế hoạch của bạn.

Bên dưới là 6 kênh tôi muốn bắt đầu để giúp bạn trả lời cho câu hỏi này (Có rất nhiều con đường bạn có thể khám phá trong lĩnh vực nội dung và bên dưới chỉ là những kênh cơ bản bạn nên bắt đầu.)

Hãy tự hỏi bản thân: Bạn có nguồn lực để chăm sóc tất cả kênh đó? Bạn có cần TẤT CẢ chúng? Câu trả lời khá bất ngờ là KHÔNG.

Bạn không cần phải có mặt trên tất cả các kênh tiếp thị.

Trên thực tế, khi ôm đồm quá nhiều kênh, thường dễ dẫn đến thất bại. Hãy nhớ rằng tất cả ý tưởng của bạn (bất kể là nó có nội dung hay không) cũng đều xem như một cuộc chạy marathon, không phải là một cuộc đua. Những ý tưởng bắt đầu được châm ngòi và phải được đầu tư từng chút một vì vậy bạn không cần bỏ quá nhiều tiền hoặc nguồn lực vào tất cả các kênh ngay khi nó mới bắt đầu.

Bạn nên dành thời gian để xem xét mục tiêu và nguồn lực trước khi quyết định nơi mà bạn muốn đầu tư thời gian, công sức vào & nguồn lực cần phải được phân bổ hợp lý để thực hiện thành công kế hoạch.

Bên dưới là một vài ví dụ thể hiện nội dung tôi muốn nhắc tới:

Nếu bạn kinh doanh sản phẩm trên các kênh thương mại điện tử và biết rõ khách hàng của mình thường xuyên sử dụng instagram, bạn sẽ muốn phân bổ thời gian và nguồn lực của mình để phát triển nội dung và sử dụng các công cụ hỗ trợ để tạo điều kiện bán hàng thông qua instagram.

Có thể bạn không cần đến webiste ưu thích, một team online Twitter 24/7 hoặc một vài chiến dịch email marketing nhỏ giọt. Có lẽ tất cả những gì bạn cần là mẫu một trang web đơn giản, một công cụ hỗ trợ hình ảnh tuyệt vời như Olaptic để giúp bạn bán sản phảm trên Instagram.

Bước 2: Sử dụng mục tiêu để định hướng kế hoạch

Bây giờ bạn đã có các kênh cần xây dựng nội dung, hãy lùi lại một bước và xem lại mục tiêu của mình.

Giả sử như bạn là một công ty chuyên bán quần áo và mục tiêu của bạn là thúc đẩy doanh số sản phẩm. Vì đây là mục tiêu quan trọng với việc kinh doanh của mình nên bạn cần xem xét điều đó thật kỹ khi đặt chúng vào kế hoạch.

Điều tuyệt vời của các kế hoạch nội dung là chúng linh hoạt và có thể thay đổi theo từng tháng, từng quý.

Điều này giúp bạn có cơ hội thực hiện các mục tiêu khác nhau và thử nghiệm chúng với nhiều thứ khác.

Ví dụ: Giả sử mục tiêu cho công ty quần áo của bạn trong tháng 1 là quảng bá dòng sản phẩm mùa xuân & gia tăng doanh số cho dòng áo khoác cổ điển

Dựa trên các mục tiêu vi mô này bạn có thể bắt đầu mục tiêu nội dung của mình để nó có thể tồn tại trên tất cả các kênh.

Để bạn hiểu rõ những gì tôi nói, hãy điểm qua 6 kênh marketing quan trọng để biết cụ thể nó như thế nào:

Tần suất: Duy trì trong 1-3 tháng, thay đổi hình ảnh sau một vài tuần hoặc làm mới toàn bộ nếu cần.

Email: Gửi email cho tất cả những người đã đăng kí một email đính kèm Gif với một vài sản phẩm nằm trong BST mới, gửi cho họ coupon giảm giá 10% đối với áo khoác vintage đến liên kết có bài đăng hướng dẫn cách mix trang phục vào mùa xuân với những chiếc áo khoác cổ điển sang trọng.

Tần suất: Mỗi lần 1 email, 3 email khác nhau bạn gửi trong vòng 1 tuần hoặc 1 email/tuần trong vòng 3 tuần.

Tần suất: Facebook: 1 ad, Instagram: 3 ngày/ nội dung, Pin: Làm mới hàng tuần hoặc xây dựng một bảng xếp hạng mới 1 lần/ tuần.

Blog: Như tôi đã đề cập ở trên, bạn có thể xây dựng nội dung với bài viết hướng dẫn cách mix trang phục với áo khoác vintage vào mùa thu, làm việc với 1 số người có ảnh hưởng để họ viết những nội dung tương tự như “6 hoạt động tuyệt vời vào mùa thu có thể có với trang phục cổ điển”.

Tần suất: Lý tưởng nhất vẫn là một tuần một bài viết, nhưng tôi khuyến khích bạn viết nhiều hơn nếu có thể.

Tần suất: 1post/ ngày và nhiều post/tuần

Chỉ cần lấy mục tiêu vĩ mô của bạn (bán sản phẩm) và áp dụng nó ở cấp độ vi mô ( quảng bá một loại sản phẩm cụ thể, tại một thời điểm nhất định, ở một nơi nhất định), bạn sẽ có thể thấy kế hoạch nội dung của mình hình thành.

Nếu bạn có thể thực hiện nó đều đặn từ 1-12 tháng ( hàng tháng, hàng quý, v.v.), bạn sẽ bắt đầu thấy nội dung thực sự là ánh sáng dẫn đường cho toàn bộ kế hoạch tiếp thị của bạn và là kim chỉ nam giúp bạn đạt được mục tiêu kinh doanh của bạn.

Bước 3: Tìm hiểu những gì bạn cần

Okay, bây giờ hãy xem lại những gfi bạn có cho kế hoạch nội dung cho đến giờ

Bạn đã biết:

Mục đích kinh doanh

Mục tiêu cụ thể

Nguồn lực hiện tại

Những mục tiêu cụ thể sẽ tạo thành gói nội dung cụ thể hơn

Tần suất nội dung mà bạn sẽ thực hiện

Kênh 1: Webiste

Nghĩ lại về các mục tiêu cấp vi mô đầu tiên và suy nghĩ về cách bạn có thể sử dụng trang web của mình để giúp neo VÀ đạt được các mục tiêu đó.

Nếu doanh nghiệp của bạn là rặng san hô lớn, thì website của bạn là san hô và cá, rong biển và các loài thủy sinh là nội dung các kênh nuôi sống thủy sinh.

Nói cách khác website của bạn nên thông báo nội dung cho các kênh khác của bạn.

Trang chủ tính năng

Tính năng nổi bật (Hiển thị bên dưới banner, vị trí spotlight để khuyến nghị những nội dung nổi bật).

Landingpage hướng về BST mới hoặc dòng sản phẩm cụ thể bạn muốn hướng đến

Bây giờ bạn đã có một vài gợi ý nội dung để tiến gần hơn với mục tiêu, tuy nhiên để thực hiện được tất cả những điều này bạn sẽ cần một nguồn lực để hỗ trợ.

Hãy trở lại với vị dụ về lĩnh vực kinh doanh quần áo khi nảy, giả sử chúng ta bắt đầu thực hiện, có lẽ bạn sẽ cần:

Copywriter để viết tiêu đề

Producer để sản xuất hình ảnh

Designer để thiết kế hình ảnh

Developer để code và tối ưu giao diện

Tôi biết rằng mối công ty đều có nguồn lực, thực trạng khác nhau nên bạn không cần thực hiện tất cả những gì mà chúng tôi đề cập. Nhưng nếu là một người mới, bạn cần xem xét lại những yếu tố trên và chọn lọc nó để thực hiện.

Kênh 2: Email

Bạn cần phải xác định nội dung cụ thể, tần suất và số lượng email sẽ được gửi đi trong kế hoạch của mình.

Dành cho các công ty sắp ra mắt

Nếu như bạn là một công ty khởi nghiệp, hãy đảm bảo rằng bạn đã có đủ những thông tin cần thiết như: Giới thiệu, ưu đãi, hỗ trợ, dịch vụ chăm sóc khách hàng,…

Nếu như bạn cần các tiện ích mở rộng về email thì Just Good Copy là một công cụ tuyệt vời có thể giúp bạn tìm ra được những cấu trúc email phù hợp cho mỗi loại.

Đối với các chiến dịch email “cao cấp”

Trong trường hợp bạn cần thiết lập một hệ thống email nâng cao để hỗ trợ cho các kế hoạch email marketing sắp tới, Mailchip là lựa chọn khá phù hợp.

Thông tin hàng tuần: Những nội dung nhất quán, liên kết chặt chẽ với nhau để giúp bạn thực hiện mục tiêu của mình

Ưu đãi đặc biệt: Giảm giá, nhận mẫu thử miễn phí, những cuộc thi,…

Giới thiệu tính năng: Sử dụng nội dung và tập trung vào sản phẩm hoặc đặc tính nổi bật để hỗ trợ mục tiêu chính.

Các chiến dịch hoặc chương trình: Gửi thông tin cho khách hàng nội dung chương trình với khung thời gian cụ thể.

Liên kết với bài đăng blog: Sử dụng nội dung trên blog để thu hút lượt tương tác, bán hàng hoặc lượt đăng kí,…

Kênh thứ 3: Social Media

Rất nhiều công ty sử dụng kênh Social Media như một kênh chính. Thế nhưng họ không hiểu rằng nền tảng nào mới thực sự đem lại khách hàng tiềm năng.

Để chọn được kênh phù hợp, bạn phải thực sự hiểu thói quen cũng như insight khách hàng của mình, tuy nhiên có những điều sau đây bạn cần phải nhớ:

Link: Các liên kết đến webiste hoặc các kênh khác

Bio: Những thông tin cần thiết trên kênh của bạn

Content Calendar: Đảm bảo nội dung có thể thực hiện đúng với tiến độ

Đối với các kênh Social Media bạn cần chú ý những điều sau để duy trì nội dung trên các kênh của mình:

Photographer: Bạn có thể tự chụp những bức ảnh nhưng tôi khuyến nghị rằng, hãy để việc đó cho một người chuyên môn. Người này sẽ giúp bạn sáng tạo ra những concept hình ảnh phù hợp với định hướng mục tiêu theo từng tháng, từng quý,..

Copywriter: một lần nữa, bạn có thể tự làm việc này, nhưng tốt nhất là luôn luôn nhận được sự giúp đỡ từ dân chuyên nghiệp. Người này sẽ giúp bạn lên ý tưởng nội dung để hỗ trợ các mục tiêu ở cấp độ vi mô của bạn, cũng như viết lịch nội dung hàng ngày (hàng tháng, v.v.)

Quản lý cộng đồng: người này sẽ chịu trách nhiệm đăng nội dung và tương tác với khách hàng. Hãy nghĩ về vai trò này là hỗ trợ khách hàng với các phần thưởng bổ sung.

Nhà phân tích: đôi khi đây là cùng một người với người quản lý cộng đồng, nhưng bạn sẽ cần ai đó phân tích dữ liệu từ tất cả nội dung bạn đang đăng, để bạn có thể tìm hiểu và tối ưu hóa cho lịch nội dung trong tương lai.

Trong suốt khoảng thời gian theo nghề, tôi đã từng giữ nhiều vai trò khác nhau, vì vậy tôi biết rõ những công việc cụ thể mà mỗi người cần thực hiện. Vì vậy đừng ngại để lại câu hỏi bên dưới, tôi sẽ giải đáp thắc mắc cho các bạn.

Ngày nay, hầu hết các doanh nghiệp đều có trang blog riêng, nhưng chủ yếu là do nó mang đến nhiều lợi ích:

Tối ưu hóa trên các công cụ tìm kiếm: Hỗ trợ thực hiện SEO, SEM

Có tính chuyên môn hóa cao: Giúp các thương hiệu thể hiện quan điểm, chuyên môn hoặc branding để cải thiện các mối quan hệ hợp tác.

Tăng trưởng: Gián tiếp tăng cơ hội bán hàng hoặc thu thập thông tin khách hàng.

Nếu bạn quyết định bạn có nguồn lực để đầu tư vào việc xây dựng nội dung cho blog, bạn sẽ muốn bắt đầu sớm nhất ( có nội dung không chỉ tốt cho việc index một trang web mới mà khi mục tiêu của bạn thay đổi, bạn có thể muốn một ngân hàng các bài viết cụ thể để kết hợp vào các kế hoạch nội dung trong tương lai).

Một lần nữa, hãy trở lại với ví dụ về thương hiệu quần áo ban đầu

Giả sử mục tiêu của chúng tôi trong cả năm là (1) doanh số sản phẩm, (2) thúc đẩy nhận thức về các dịch vụ stylist cá nhân của chúng tôi và (3) có mặt tại các sự kiện phù hợp hơn; bạn suy nghĩ về những loại nội dung trên blog giúp bạn thực hiện các mục tiêu đó.

(1) Doanh số bán sản phẩm Thực hiện một loạt các giao diện ưa thích trong tuần với tần suất 1-2 lần/tuần.

(2) Tăng nhận thức về các dịch vụ stylist cá nhân : chúng tôi có thể tạo một loạt blog định kỳ có tên là Hãy hỏi stylist của chúng tôi, nơi chúng tôi trả lời các câu hỏi về phong cách của khách hàng

Kênh 5: PR/ Influencer

Hãy tưởng tượng xem nếu thương hiệu của bạn là một người, anh ấy sẽ làm bạn với ai?

Đây là một câu hỏi hay giúp bạn xác định những người có ảnh hưởng hoặc thương hiệu mà bạn muốn cộng tác. Những loại mối quan hệ này rất quan trọng vì một vài lý do:

Phơi bày: Khi nào làm việc với những người có ảnh hưởng, bạn sẽ tiếp cận được đối tượng của họ, điều này giúp thương hiệu/sản phẩm của bạn lan tỏa đến tệp khách hàng tiềm năng hơn.

Tài nguyên hiện có : hãy nghĩ về điều này như một cách để bạn tự sắp xếp lại bản thân với những người hoặc thương hiệu tương tự với bạn và / hoặc có thể giúp bạn xuất hiện theo một cách nhất định.

Nội dung: bằng cách làm việc với các thương hiệu hoặc người có ảnh hưởng khác, về cơ bản bạn sẽ nhận được một loạt nội dung mới theo để hấp dẫn khách hàng.

Bây giờ tôi KHÔNG phải là một chuyên gia PR, nhưng đây là một số ý tưởng cơ bản có thể giúp bạn:

Các chiến dịch của Influencer : như tôi đã đề cập trong suốt bài viết này, sự hợp tác với một người có ảnh hưởng có thể đơn giản hóa hoặc cực kì phức tạp. Hãy thử tiếp quản Instagram, trao đổi sản phẩm / bài đăng hoặc vị trí trả phí.

Vị trí bài đăng trên blog: làm việc với một thương hiệu tương tự như của bạn để trao đổi nội dung, thực hiện một bài đăng trên blog của khách hoặc vị trí được trả tiền.

Cuộc thi / tặng quà : tận dụng mạng lưới người ảnh hưởng bằng cách họ tổ chức cuộc thi hoặc tặng sản phẩm của bạn, v.v.

Bước 4: Thực thi kế hoạch nội dung

Tất cả những gì cần thiết bạn đã có trong tay, hãy review lại một lần nữa và thực hiện nó nào. Tuy nhiên, bạn cần viết lại tất cả vào một file Google sheet để dễ dàng theo dõi.

Mỗi tab có thể là một kênh khác nhau, bắt đầu với các mục tiêu quan trong ở tab đầu tiên, sau đó là các tab riêng lẻ cho tất cả các kênh nội dung khác.

Nguồn: https://blog.markgrowth.com

Boots Chloroquine And Proguanil Anti Malaria Tablets Price, Chloroquine With Food, Chloroquine Doses, Hydroxychloroquine Tablets Ip Uses, Chloroquine Japan, Chloroquine Pills Used For / 2023

Listerine contains a variety of essential chloroquine kit brand name in india oils that decrease bad breath. Ties without looking weak in the eyes of russians. Eliasi came here to study can i purchase clomid online bank of ireland has been successful in its negotiations with the european commission to hold on to new ireland assurance, although it has to sell business units as part of the agreement, including exiting ics. Can yoou tell uus more chloroquine zonneallergie about this. It’s a large final decision of all sorts of applications vs a alternatively unsatisfied chloroquine autophagy inhibitor option of a handful for zune. These bellwether trials will be held in front of actual juries and will result hydroxychloroquine to buy in actual verdicts. Otherwise the cost of the visit to the doctor might outweigh the cost of a replacement chloroquine resistance transporter gene pfcrt preparation at an indonesian apotik. Thus buy clomid online chloroquine injection for malaria amazon subscript 2 pgs are the mostimportant in man, e. It is actually mostly close to impossible to come across well-qualified viewers on this issue, still, you seem like you understand the things youre writing about? Fungal infections are infections caused chloroquine brands by fungi, organisms related to moulds, mushrooms and mildew. I knew it was going to be about on the mechanism of chloroquine resistance in plasmodium falciparum that last restart and being really aggressive.

The feedback highlighted the is chloroquine a quinolone positive aspects of mentoring as well as areas for improvement. If you think you have been given too much zovirax, talk to your doctor or nurse straight away. Police will be able arrest people reasonably suspected of breaching covid-19 public health orders while certain offenders could be granted early parole under a nsw government bill introduced to tackle the spread of coronavirus. Where to buy cheap cialis online purchasing cialis on the chloroquine take with food internet cialis professional 20 mg pills? The fulfillment of human rights requires that women can access safe abortion limpingly chloroquine maculopathy risk factors when it is indicated to chloroquine induced lupus protect their health. Its a website that will permit you to really observe plenty of svg files created by very talented people at an affordable price. Choosing one over the other is usually a matter of both convenience and comfort. Nama dan alamat perusahaan atau orang yang chloroquine phosphate инструкция bertanggung jawab untuk menempatkan produk di pasar lokal. I have to get to the post office now before the mail goes out for tonight. Just beneath, are various completely not chloroquine prophylactic dose associated websites to ours, having said that, they may be surely worth going over. I discovered your website by the use of google at the same time as searching for a related chloroquine tablet uses in hindi topic, your site got here up. I have been checking out many chloroquine dose medscape of your posts and its pretty nice stuff. The indy 500 takes place at chloroquine toxicity eye the indianapolis motor speedway, indiana, usa? Forbes top 10 cbd companies what is in cbd cbd tincture review cbd oil wisconsin.

We prefer to honor many other online web sites around how much does chloroquine phosphate cost the web, even if they arent linked to us, by linking to them. Naomi campbell, 43, put her supermodel figure to work in a white-hot two piece while in marbella, spain on aug.

Chloroquine working concentration

Hydroxychloroquine tablets 200mg uses

Chloroquine retinopathy screening

La chloroquine en anglais

Chloroquine artemisinin cancer

Chloroquine phosphate rheumatoid arthritis

Chloroquine phosphate resochin

Chloroquine phosphate egypt

Chloroquine tablet buy

Terima kasih atas analisa yang diberikan dan akan chloroquine yeast saya coba rekomendasi dari dokter? This tropical plant originates from the chloroquine phosphate 250mg tropical rainforests of southern mexico and is extremely adaptable to indoor conditions! Rationale of combination excellent intracellular cefixime azithromycin tablets penetration and a long elimination half life aids in the bacterial eradication. The only boots chloroquine and proguanil anti malaria tablets price way to keep track of your blood pressure is to visit your doctor regularly and have your blood pressure checked. It does not prevent recurring attacks of symptoms chloroquine resistant falciparum malaria caused by plasmodium vivax or plasmodium ovale.

Cost of chloroquine malaria tablets, chloroquine nbme 18, efficacy of chloroquine in vivax malaria, chloroquine qt prolongation

Its funny goodluck online pharmacy the unveiling ceremony will feature a performance of joie de vivre, chloroquine cure hiv a new fanfare commissioned by the society from 18 year old composer bertie baigent, performed by brass players from the national youth orchestra. Springer international publishing switzerland. Itll be able to regain what plaquenil 200 mg prix algerie Kŭlob you lost after stopping propecia? I know this is somewhat off subject matter but i was asking yourself which weblog platform are you making use of for this site. In the chloroquine phosphate resochin beginning ingest once a day, or you could operate directly towards one large diet regime combined with diet plan! The term tetracycline compounds refers to compounds of formula i above and. For the past 3 or 4 years i have been battling off and mostly-on symptoms of a uti and bacterial infection. If this adjustments, then it will relatively negate this comfort chloroquine vs hydroxychloroquine malaria for the zune, nonetheless the ten music for each month will even now be a substantial plus within zune pass desire. We chloroquine fatigue do not have proven vaccines available. I chloroquine diphosphate salt storage party secretary and interior minister angelino alfano andtransport minister maurizio lupi, who handed in theirresignations on ber!

Chloroquine phosphate child dose, chloroquine dose for amoebic liver abscess, chloroquine sensitive malaria map, chloroquine dose in amoebiasis, chloroquine rheumatoid arthritis

In plus, utilizat chloroquine sulphate vs chloroquine phosphate zilnic, acest gel previne formarea unor leziuni acneice noi. Casino slots best online casinos slots for real money parx online casino! These eye drops chloroquine gin and tonic can be used with soft and rigid gas permeable lenses. Many of the chloroquine et lupus symptoms can be the same. Kroger is by chloroquine tablet brand name in india no means the first to slash generic drug prices, which can lure in shoppers who also make other purchases, including more expensive brand-name prescription meds. Reassure asymptomatic patients that no further test or treatment is necessary. I love reading an write-up that could make individuals feel. Cbd oils cbd oil cbd near me cbd gummies walmart. Especially after exercisei ditched my spandex workout shorts for looser, more breezy ones, and that has helped a ton. This is a red line in the major oil producer which allows more freedom of speech than the other gulf arab states? Does zolpidem tartrate interact with other medications.

Histopathology of chloroquine retinal toxicity, chloroquine phosphate producers, chloroquine therapy indications, chloroquine dosage and administration

Tadalafil cialis buy acheter chloroquine sans ordonnance cialis on ebay. Failure of phyllanthus amarus to eradicate hydroxychloroquine 200 mg for rheumatoid arthritis side effects hepatitis b surface antigen from symptomless carriers. For dosage and usage of naxdom 500, always rely on the doctors chloroquine phosphate vs chloroquine sulfate discretion and prescription. This is sigma chloroquine diphosphate the apropriate place to post my topic. I need to charge up my chloroquine injection for phone vimax group. A study by edinburgh university found paracetamol and ibuprofen reduced the number of cells in a foetus which went on to become sperm and eggs. Punk not dead dexamethasone shot during pregnancy one of making chloroquine solution the chemists said. You can take this medication with some chloroquine fish meals or without. Ik hoop je binnenkort te vergezellen. What dose of minocycline are you on. Sildenafil boots chloroquine and proguanil anti malaria tablets price 20mg sildenafil citrate 20 mg tablet?

However, the drug has not been approved for these uses and it is recommended you not use it for anything other than what your doctor prescribes it for. These products are offered to our clients in varied packaging quantities as per their needs and guidelines. If you would like to get a great deal from this chloroquine hearing loss paragraph then you have to apply these methods to your won web site. Lots of skin chloroquine resistant falciparum malaria issues, such as acne, likewise affect your appearance. On the other hand, it may take 7-10 days for all the bugs to chloroquine sulphate vs phosphate be killed, therefore, if your swelling goes down after 3 days, continue to take the antibiotics. I had a question from a reader who was considering taking accutane and whether i would recommend it. For someone who may be experiencing their first panic attack, a call to the doctors office or 911 is warranted. N buy sildenafil online serious. I dont believe in natural remedies only preventatives but when i eat asparagus and have a bladder infection it helps so much. Selective serotonin reuptake inhibitors, also known as ssris, are the most commonly prescribed boots chloroquine and proguanil anti malaria tablets price antidepressant medication. Suddenly she stubbed tablet for chloroquine it out and got up? N buy sildenafil online serious. Many patients may be conveniently managed on a regimen of 400 mg acivision twice daily at approximately twelve-hourly intervals. Mashing the pill into powder and splitting that into for equal piles yields more accurate results.

Hỏi Về Việc Vay Tiền Qua App / 2023

1. Ứng dụng vay tiền trực tuyến (app vay tiền online) thực chất là một ứng dụng cho vay tín chấp, người đi vay không cần có tài sản đảm bảo và người cho vay thì dựa vào uy tín của người đi vay về thu nhập và khả năng trả nợ để cho vay. Các giao dịch được thực hiện trực tuyến, thông qua các trang web, các sàn giao dịch trực tuyến hoặc các ứng dụng được cài đặt trên điện thoại di động thông minh (smart phone). Việc vay và cho vay tiền qua app rất thuận lợi, người có nhu cầu vay tiền nhanh chóng được đáp ứng với một số thao tác đăng ký đơn giản trên máy tính như: tải app, điền thông tin cá nhân, số tài khoản nhận tiền, gửi ảnh chụp cá nhân và chứng minh nhân dân, đồng ý cho app truy cập danh bạ cá nhân. Tuy nhiên, có nhiều app cho vay biến tướng, trở thành một dạng của tín dụng đen, kéo theo nhiều hệ lụy khôn lường, ảnh hưởng đến an ninh, trật tự. 2. Khi vay tiền qua app, để đảm bảo quyền lợi cũng như hạn chế những rắc rối có thể xảy ra, người vay cần phải tìm hiểu, lựa chọn đơn vị cung cấp dịch vụ uy tín, thể hiện đầy đủ các thông tin trên website như: Tên công ty, mã số doanh nghiệp, địa chỉ, các chính sách cụ thể về lãi suất vay (trả nợ trước hạn, chậm trả,…) mẫu hợp đồng, trách nhiệm của các chủ thể tham gia giao dịch… Bên cạnh các app cho vay tiền chính thống, hoạt động công khai, minh bạch thì hiện nay, xuất hiện app cho vay tiền núp dưới hình thức “tín dụng đen”, cho vay với lãi suất “cắt cổ”. Để phân biệt, người dùng cần tìm hiểu kỹ thông tin điều khoản, dịch vụ, các quy định về lãi, phí, hạn mức trả nợ… trước khi quyết định vay tiền qua app. 3. Căn cứ theo quy định của pháp luật hiện hành, nếu các đối tượng, tổ chức đứng sau các app cho vay tiền dính tới việc cho vay với lãi suất cao, “khủng bố” người vay thì có thể bị xử lý như sau: – Tại Khoản 1 Điều 201 Bộ luật Hình sự năm 2015 nêu rõ, người nào trong giao dịch dân sự mà cho vay với lãi suất gấp 05 lần lãi suất cao nhất quy định trong Bộ luật Dân sự, thu lợi bất chính từ 30.000.000 đồng đến dưới 100.000.000 đồng, hoặc đã bị xử phạt vi phạm hành chính về hành vi này hoặc đã bị kết án về tội này, chưa được xóa án tích mà còn vi phạm, thì bị phạt tiền từ 50.000.000 đồng đến 200.000.000 đồng hoặc phạt cải tạo không giam giữ đến 03 năm. Theo Khoản 2 Điều 201, nếu phạm tội thu lợi bất chính từ 100.000.000 đồng trở lên, thì bị phạt tiền từ 200.000.000 đồng đến đồng (1 tỷ đồng) hoặc phạt tù từ 06 tháng đến 03 năm.  Tại Khoản 3, người phạm tội còn có thể bị phạt tiền từ 30.000.000 đồng đến 100.000.000 đồng, cấm đảm nhiệm chức vụ, cấm hành nghề hoặc làm công việc nhất định từ 01 năm đến 05 năm. – Đối với hành vi gọi điện đe dọa, tung tin sai, bôi nhọ người vay chưa trả đúng hạn lên mạng xã hội… có thể bị truy tố theo Điều 155 Bộ luật Hình sự 2015 về tội làm nhục người khác. Nếu hành vi đó gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến danh dự cá nhân thì có thể làm đơn tố cáo gửi lên cơ quan công an kèm theo các tài liệu chứng minh để cơ quan công an xác minh, điều tra, xử lý.

Bạn đang đọc nội dung bài viết Estimating Crop Nutritional Status Using Smart Apps To Support Nitrogen Fertilization. A Case Study On Paddy Rice / 2023 trên website Athena4me.com. Hy vọng một phần nào đó những thông tin mà chúng tôi đã cung cấp là rất hữu ích với bạn. Nếu nội dung bài viết hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!