În anumite perioade ale sezonului de vegetație, cultivatorii de cartofi trebuie să monitorizeze în mod regulat starea de azot a culturilor lor pentru a aplica îngrășământ în cel mai eficient mod.
O practică obișnuită este să colectezi frunze de la plante din fiecare câmp și apoi să le trimiți la laborator pentru analiza nitraților. În câteva zile, cultivatorii primesc rezultate care indică dacă este nevoie de mai mult îngrășământ cu azot sau dacă performanța este normală. Sistemul funcționează, dar acest proces poate fi accelerat, spune I. Wang, docent Universitatea din Wisconsin-Madison, Departamentul de Horticultură.
„Colectarea frunzelor necesită mult timp și efort”, spune Wang.
„Și uneori rezultatele pot fi înșelătoare, deoarece cantitatea de nitrat din frunze poate fi influențată de mulți factori, cum ar fi condițiile meteorologice sau momentul prelevării probelor. În plus, rezultatele nu țin cont de diferențele spațiale [cerințe de azot] în domeniu.”
Proiect finanțat Institutul Național de Alimentație și Agricultură al USDA, presupune colectarea și prelucrarea datelor de la o cameră hiperspectrală. Este instalat pe un UAV (vehicul aerian fără pilot) sau pe o aeronavă care zboară joasă care zboară deasupra zonelor de cartofi studiate.
Echipa lui Wang dezvoltă modele computerizate pentru a lega imaginile cu starea de azot a plantelor în timpul sezonului, randamentul, calitatea și rentabilitatea economică la sfârșitul sezonului.
„Eu și personalul meu sperăm să dezvoltăm un program online care va transforma imaginile hiperspectrale în informații despre când și cât de mult să fertilizeze, astfel încât cultivatorii să poată maximiza profiturile cu un impact minim asupra mediului”, spune Wang.
„Factorii care provoacă schimbări în starea baldachinului, cum ar fi starea nutrienților, prezența și absența umidității sau a bolii, sunt asociați cu reflectanța spectrală și, prin urmare, pot fi vizualizați în imagini hiperspectrale”, spune Trevor Crosby, un student absolvent la Wang's. laborator.
Într-un singur zbor peste un câmp de cercetare de 70 pe 150 de metri, pot fi colectate zeci de imagini, fiecare conținând sute de benzi spectrale. Pentru a accelera procesarea imaginilor, Wang a angajat doi oameni cheie. Phil Townsend, profesor de ecologia pădurilor și faunei sălbatice, este lider în tehnologia teledetecției. Paul Mitchell, profesor și specialist în cadrul Departamentului de Economie Agricolă și Aplicată, realizează o analiză economică din care un model computerizat face recomandări pentru aplicarea azotului.
Crosby, luând conducerea în măsurătorile solului, a colectat date de pe locurile de cercetare pe teren în diferite stadii de creștere a cartofilor. Acesta include indicele suprafeței frunzelor, concentrația totală de azot în frunze și tulpini, numărul de tuberculi și greutatea tuberculilor individuali și factorii de mediu, cum ar fi umiditatea și temperatura solului, radiația solară și viteza vântului. La recoltare, măsoară randamentul total al tuberculilor și dimensiunea acestora.
Crosby a dezvoltat apoi modele îmbunătățite care leagă imaginile hiperspectrale cu măsurătorile de la sol. Scopul este de a prezice starea de azot a culturilor în timp real și de a prezice randamentul de tuberculi la sfârșitul sezonului. În acest moment, munca de teren și procesarea imaginilor sunt finalizate, iar Crosby se concentrează pe dezvoltarea modelului.
Wang împărtășește pe scară largă cercetările sale cu cultivatorii de cartofi și legume din stat. Are o relație bună cu fermierii din stat și mulți așteaptă cu nerăbdare rezultatele cercetărilor sale.