През определени периоди от вегетационния сезон производителите на картофи трябва редовно да следят азотния статус на своите култури, за да прилагат торове по най-ефективния начин.
Често срещана практика е да се събират листа от растения във всяко поле и след това да се изпращат в лабораторията за анализ на нитратите. В рамките на няколко дни производителите получават резултати, показващи дали са необходими повече азотни торове или дали производителността е нормална. Системата работи, но този процес може да бъде ускорен, казва И. Уанг, доц Университет на Уисконсин-Медисън, катедра градинарство.
„Събирането на листа отнема много време и усилия“, казва Уанг.
„И понякога резултатите могат да бъдат подвеждащи, тъй като количеството нитрати в листата може да бъде повлияно от много фактори, като метеорологични условия или времето за вземане на проби. В допълнение, резултатите не отчитат пространствените различия [изискванията от азот] в рамките на полето."
Проект финансиран Национален институт по храни и земеделие на USDA, включва събиране и обработка на данни от хиперспектрална камера. Инсталира се на БЛА (безпилотен летателен апарат) или ниско летящ самолет, който лети над изследваните картофени площи.
Екипът на Уанг разработва компютърни модели за свързване на изображения със статуса на азота в растенията през сезона, добива, качеството и икономическата възвръщаемост в края на сезона.
„Моят персонал и аз се надяваме да разработим онлайн програма, която ще преобразува хиперспектралните изображения в информация за това кога и колко да наторяваме, за да могат производителите да увеличат печалбите с минимално въздействие върху околната среда“, казва Уанг.
„Фактори, които причиняват промени в състоянието на балдахина, като състояние на хранителните вещества, наличието и отсъствието на влага или заболяване, са свързани със спектралното отражение и следователно могат да бъдат визуализирани в хиперспектрални изображения“, казва Тревър Кросби, завършил студент в Wang's лаборатория
В един полет над изследователско поле с размери 70 на 150 метра могат да бъдат събрани десетки изображения, всяко от които съдържа стотици спектрални ленти. За да ускори обработката на изображения, Уанг нае двама ключови служители. Фил Таунсенд, професор по екология на горите и дивата природа, е лидер в технологиите за дистанционно наблюдение. Пол Мичъл, професор и специалист в катедрата по селскостопанска и приложна икономика, провежда икономически анализ, въз основа на който компютърен модел дава препоръки за прилагане на азот.
Кросби, поемайки водеща роля в измерванията на земята, събира данни от обектите за полеви проучвания на различни етапи от растежа на картофите. Това включва индекса на листната площ, общата концентрация на азот в листата и стъблата, броя на клубените и теглото на отделните грудки, както и фактори на околната среда като влажност и температура на почвата, слънчева радиация и скорост на вятъра. При прибиране на реколтата измерва общия добив на клубените и техния размер.
След това Кросби разработи подобрени модели, свързващи хиперспектралните изображения с наземни измервания. Целта е да се прогнозира азотния статус на посевите в реално време и да се прогнозира добива на клубените в края на сезона. Към този момент работата на терен и обработката на изображения са завършени и Кросби се фокусира върху разработването на модел.
Уанг споделя широко своите изследвания с производителите на картофи и зеленчуци в щата. Той има добри отношения със земеделските производители в целия щат и мнозина очакват с нетърпение да видят резултатите от неговото изследване.