У певні періоди вегетаційного періоду виробники картоплі повинні регулярно контролювати азотний статус врожаю, щоб вносити добрива найбільш ефективним способом.
Звичайною практикою є збирання листя з рослин на кожному полі, а потім відправлення їх на аналіз нітратів до лабораторії. Протягом кількох днів виробники отримують результати, що вказують, чи потрібно більше азотних добрив чи показники у нормі. Система працює, але цей процес можна прискорити, каже І. Ван, доцент Університету Вісконсін-Медісон, Департамент садівництва.
"Збір листя забирає багато часу і сил", - говорить Ван.
«І іноді результати можуть вводити в оману, тому що на кількість нітратів у листі може впливати багато факторів, таких як погодні умови або час збирання проб. Крім того, результати не враховують просторові відмінності [потреби в азоті] у межах поля».
Проект, що фінансується Національним інститутом продовольства та сільського господарства Міністерства сільського господарства США, передбачає збирання та обробку даних з гіперспектральної камери. Вона встановлюється на БПЛА (безпілотний літальний апарат) або літак, що низько летить, який пролітає над досліджуваними ділянками картоплі.
Команда Вана розробляє комп'ютерні моделі, щоб пов'язати зображення з азотним статусом рослин у сезон, урожайністю, якістю та економічною віддачею наприкінці сезону.
«Ми з моїми співробітниками сподіваємося розробити онлайн-програму, яка перетворюватиме гіперспектральні зображення на інформацію про те, коли вносити добрива і в якій кількості, щоб виробники могли отримати максимальний прибуток з мінімальним впливом на навколишнє середовище», — каже Ван.
«Фактори, які викликають зміни у стані рослинного покриву, такі як стан поживних речовин, наявність та відсутність вологи чи хвороб, пов'язані зі спектральною відбивною здатністю і тому можуть бути візуалізовані на гіперспектральних зображеннях», – каже Тревор Кросбі, аспірант лабораторії Вана.
За один політ над дослідним полем розміром 70 на 150 метрів можна зібрати десятки зображень, кожне містить сотні спектральних діапазонів. Щоб прискорити обробку зображень, Ван найняв двох ключових працівників. Філ Таунсенд, професор кафедри екології лісів та дикої природи, є лідером у галузі технологій дистанційного зондування. Пол Мітчелл, професор та спеціаліст відділу сільськогосподарської та прикладної економіки, проводить економічний аналіз, на основі якого комп'ютерна модель дає рекомендації щодо внесення азоту.
Кросбі, взявши на себе ініціативу щодо наземних вимірів, зібрав дані з ділянок польових досліджень на різних стадіях зростання картоплі. Сюди входять індекс площі листя, загальна концентрація азоту в листі та стеблах, кількість бульб і вага окремих з них, а також фактори навколишнього середовища, такі як вологість і температура ґрунту, сонячна радіація та швидкість вітру. При збиранні врожаю він вимірює загальну врожайність бульб та їх розмір.
Потім Кросбі розробив удосконалені моделі, що пов'язують гіперспектральні зображення із наземними вимірами. Мета полягає в тому, щоб у режимі реального часу прогнозувати азотний статус сільськогосподарських культур та передбачати врожайність бульб наприкінці сезону. На даний момент польові роботи та обробка зображень завершено, і Кросбі зосередився на розробці моделі.
Ван широко ділиться результатами своїх досліджень із виробниками картоплі та овочів штату. У нього хороші відносини з фермерами по всьому штату, і багато хто з нетерпінням чекає на результати його досліджень.