W niektórych okresach sezonu wegetacyjnego hodowcy ziemniaków muszą regularnie monitorować stan azotu w swoich uprawach, aby zastosować nawóz w najbardziej efektywny sposób.
Powszechną praktyką jest zbieranie liści z roślin z każdego pola, a następnie wysyłanie ich do laboratorium w celu analizy azotanów. W ciągu kilku dni hodowcy otrzymują wyniki wskazujące, czy potrzeba więcej nawozu azotowego, czy też wydajność jest normalna. System działa, ale proces ten można przyspieszyć, mówi I. Wang, docent Uniwersytet Wisconsin-Madison, Katedra Ogrodnictwa.
„Zbieranie liści zajmuje dużo czasu i wysiłku” — mówi Wang.
„Czasami wyniki mogą być mylące, ponieważ na ilość azotanów w liściach może wpływać wiele czynników, takich jak warunki pogodowe lub czas pobierania próbek. Ponadto wyniki nie uwzględniają różnic przestrzennych [wymagania dotyczące azotu] w terenie.”
Projekt finansowany USDA Narodowy Instytut Żywności i Rolnictwa, polega na gromadzeniu i przetwarzaniu danych z kamery hiperspektralnej. Jest on instalowany na UAV (bezzałogowym statku powietrznym) lub nisko latającym samolocie przelatującym nad badanymi obszarami ziemniaków.
Zespół Wanga opracowuje modele komputerowe do łączenia obrazów ze stanem azotu w roślinach w trakcie sezonu, plonami, jakością i zwrotami ekonomicznymi na koniec sezonu.
„Moi pracownicy i ja mamy nadzieję opracować program online, który przekształci obrazy hiperspektralne w informacje o tym, kiedy i ile nawozić, aby hodowcy mogli zmaksymalizować zyski przy minimalnym wpływie na środowisko” — mówi Wang.
„Czynniki, które powodują zmiany w stanie czaszy, takie jak stan składników odżywczych, obecność i brak wilgoci lub choroby, są związane z odbiciem spektralnym i dlatego można je wizualizować na obrazach hiperspektralnych”, mówi Trevor Crosby, doktorant w Wang's. laboratorium.
W jednym locie nad polem badawczym o wymiarach 70 na 150 metrów można zebrać dziesiątki obrazów, z których każdy zawiera setki pasm spektralnych. Aby przyspieszyć przetwarzanie obrazu, Wang zatrudnił dwóch kluczowych pracowników. Phil Townsend, profesor ekologii lasu i dzikiej przyrody, jest liderem w dziedzinie technologii teledetekcji. Paul Mitchell, profesor i specjalista w Katedrze Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Stosowanej, przeprowadza analizę ekonomiczną, na podstawie której model komputerowy formułuje zalecenia dotyczące stosowania azotu.
Crosby, przodując w pomiarach naziemnych, zebrał dane z miejsc badań terenowych na różnych etapach wzrostu ziemniaka. Obejmuje to wskaźnik powierzchni liści, całkowite stężenie azotu w liściach i łodygach, liczbę bulw i masę poszczególnych bulw, a także czynniki środowiskowe, takie jak wilgotność i temperatura gleby, promieniowanie słoneczne i prędkość wiatru. Podczas zbioru mierzy całkowity plon bulw i ich wielkość.
Następnie Crosby opracował ulepszone modele łączące obrazy hiperspektralne z pomiarami naziemnymi. Celem jest przewidywanie stanu azotu upraw w czasie rzeczywistym i przewidywanie plonów bulw pod koniec sezonu. W tym momencie prace terenowe i przetwarzanie obrazu są zakończone, a Crosby koncentruje się na opracowywaniu modeli.
Wang szeroko dzieli się swoimi badaniami ze stanowymi hodowcami ziemniaków i warzyw. Ma dobre relacje z rolnikami w całym stanie i wielu nie może się doczekać wyników jego badań.