Teatud kasvuperioodi perioodidel peavad kartulikasvatajad regulaarselt jälgima oma põllukultuuride lämmastikusisaldust, et väetist võimalikult tõhusalt kasutada.
Levinud tava on koguda igalt põllult taimedelt lehti ja seejärel saata need laborisse nitraadianalüüsiks. Mõne päeva jooksul saavad kasvatajad tulemused, mis näitavad, kas on vaja rohkem lämmastikväetist või on jõudlus normaalne. Süsteem töötab, kuid seda protsessi saab kiirendada, ütleb I. Wang, dots Wisconsini-Madisoni ülikool, Aianduse osakond.
"Lehtede kogumine võtab palju aega ja vaeva," ütleb Wang.
"Ja mõnikord võivad tulemused olla eksitavad, sest nitraadi kogust lehtedes võivad mõjutada paljud tegurid, näiteks ilmastikutingimused või proovide võtmise ajastus. Lisaks ei ole tulemustes arvesse võetud põllusiseseid ruumilisi erinevusi [lämmastikuvajadust].
Projekt rahastatud USDA riiklik toidu- ja põllumajandusinstituut, hõlmab andmete kogumist ja töötlemist hüperspektraalkaamerast. See paigaldatakse UAV-le (mehitamata õhusõidukile) või madalal lendavale lennukile, mis lendab uuritud kartulialade kohal.
Wangi meeskond töötab välja arvutimudeleid, et seostada pilte hooajasisese taimede lämmastiku seisundi, saagikuse, kvaliteedi ja hooaja lõpu majandusliku tuluga.
"Minu töötajad ja ma loodame välja töötada veebiprogrammi, mis muudab hüperspektraalsed pildid teabeks selle kohta, millal ja kui palju väetada, et kasvatajad saaksid kasumit maksimeerida minimaalse keskkonnamõjuga," ütleb Wang.
"Tegurid, mis põhjustavad muutusi võrastiku seisundis, nagu toitainete seisund, niiskuse või haiguste olemasolu ja puudumine, on seotud spektraalse peegeldusega ja seetõttu saab neid visualiseerida hüperspektraalsetes kujutistes," ütleb Wangi ülikooli magistrant Trevor Crosby. lab.
Ühe lennuga üle 70 × 150 meetri suuruse uurimisvälja saab koguda kümneid pilte, millest igaüks sisaldab sadu spektriribasid. Pilditöötluse kiirendamiseks palkas Wang kaks võtmetöötajat. Metsa- ja loodusökoloogia professor Phil Townsend on kaugseiretehnoloogia liider. Põllumajandus- ja rakendusökonoomika osakonna professor ja spetsialist Paul Mitchell viib läbi majandusanalüüsi, mille põhjal arvutimudel annab soovitusi lämmastiku kasutamiseks.
Crosby, kes asus maapinna mõõtmistes juhtpositsioonile, kogus andmeid põldude uuringukohtadelt kartuli kasvu erinevatel etappidel. See hõlmab lehtede pindalaindeksit, lämmastiku üldkontsentratsiooni lehtedes ja vartes, mugulate arvu ja üksikute mugulate massi, aga ka keskkonnategureid, nagu mulla niiskus ja temperatuur, päikesekiirgus ja tuule kiirus. Saagikoristuse ajal mõõdab see mugulate üldsaaki ja nende suurust.
Seejärel töötas Crosby välja täiustatud mudelid, mis ühendasid hüperspektraalseid pilte maapealsete mõõtmistega. Eesmärk on ennustada reaalajas põllukultuuride lämmastikuseisundit ja prognoosida mugulate saagikust hooaja lõpus. Praeguseks on välitööd ja pilditöötlus lõppenud ning Crosby keskendub mudeliarendusele.
Wang jagab oma uurimistööd laialdaselt osariigi kartuli- ja köögiviljakasvatajatega. Tal on head suhted põllumeestega üle kogu osariigi ja paljud ootavad huviga tema uurimistöö tulemusi.