I visse perioder af vækstsæsonen skal kartoffelavlere løbende overvåge deres afgrøders kvælstofstatus for at tilføre gødning på den mest effektive måde.
En almindelig praksis er at indsamle blade fra planter på hver mark og derefter sende dem til laboratoriet til nitratanalyse. Inden for få dage modtager avlerne resultater, der indikerer, om der er behov for mere kvælstofgødning, eller om ydelsen er normal. Systemet fungerer, men denne proces kan accelereres, siger I. Wang, docent University of Wisconsin-Madison, Institut for Havebrug.
"At samle blade tager meget tid og kræfter," siger Wang.
"Og nogle gange kan resultaterne være misvisende, fordi mængden af nitrat i bladene kan påvirkes af mange faktorer, såsom vejrforhold eller tidspunktet for prøvetagning. Derudover tager resultaterne ikke højde for rumlige forskelle [nitrogenbehov] inden for marken."
Projekt finansieret USDA National Institute of Food and Agriculture, involverer indsamling og behandling af data fra et hyperspektralt kamera. Den er installeret på en UAV (ubemandet luftfartøj) eller et lavtflyvende fly, der flyver over de undersøgte kartoffelområder.
Wangs team er ved at udvikle computermodeller til at forbinde billeder til plantenitrogenstatus i sæsonen, udbytte, kvalitet og økonomiske afkast i slutsæsonen.
"Mine medarbejdere og jeg håber at udvikle et online-program, der vil konvertere hyperspektrale billeder til information om, hvornår og hvor meget der skal gødes, så avlerne kan maksimere profitten med minimal miljøpåvirkning," siger Wang.
"Faktorer, der forårsager ændringer i baldakinens tilstand, såsom næringsstofstatus, tilstedeværelse og fravær af fugt eller sygdom, er forbundet med spektral reflektans og kan derfor visualiseres i hyperspektrale billeder," siger Trevor Crosby, en kandidatstuderende i Wang's. lab.
I en enkelt flyvning over et forskningsfelt på 70 gange 150 meter kan dusinvis af billeder indsamles, som hver indeholder hundredvis af spektralbånd. For at fremskynde billedbehandlingen ansatte Wang to nøglemedarbejdere. Phil Townsend, professor i skov- og dyrelivsøkologi, er førende inden for fjernmålingsteknologi. Paul Mitchell, professor og specialist i Institut for Landbrug og Anvendt Økonomi, udfører en økonomisk analyse, hvorfra en computermodel giver anbefalinger til kvælstofanvendelse.
Crosby, der gik i spidsen for jordmålinger, indsamlede data fra markundersøgelsessteder på forskellige stadier af kartoffelvækst. Dette inkluderer bladarealindekset, den samlede kvælstofkoncentration i blade og stængler, antallet af knolde og vægten af individuelle knolde og miljøfaktorer som jordfugtighed og temperatur, solstråling og vindhastighed. Ved høst måler den det samlede udbytte af knolde og deres størrelse.
Crosby udviklede derefter forbedrede modeller, der forbinder hyperspektrale billeder til jordbaserede målinger. Målet er at forudsige afgrødernes kvælstofstatus i realtid og forudsige udbyttet af knolde i slutningen af sæsonen. På dette tidspunkt er feltarbejdet og billedbehandlingen afsluttet, og Crosby fokuserer på modeludvikling.
Wang deler sin forskning bredt med statens kartoffel- og grøntsagsavlere. Han har et godt forhold til landmænd i hele staten, og mange ser frem til resultaterne af hans forskning.