ジャガイモ栽培者は、栽培シーズンの特定の期間中、最も効率的な方法で肥料を適用するために、作物の窒素状態を定期的に監視する必要があります。
一般的な方法は、各フィールドの植物から葉を収集し、硝酸塩分析のためにラボに送ることです。 数日以内に、栽培者はより多くの窒素肥料が必要かどうか、またはパフォーマンスが正常であるかどうかを示す結果を受け取ります。 システムは機能しますが、このプロセスは加速する可能性があります、と言います I.王、ドセント ウィスコンシン大学マディソン校、園芸学科。
「葉を集めるには多くの時間と労力がかかります」とWangは言います。
「また、葉に含まれる硝酸塩の量は、気象条件やサンプリングのタイミングなどの多くの要因の影響を受ける可能性があるため、結果が誤解を招く場合があります。 さらに、結果には、フィールド内の空間的な違い[窒素要件]が考慮されていません。」
プロジェクトの資金提供 USDA国立食品農業研究所、ハイパースペクトルカメラからのデータの収集と処理が含まれます。 これは、UAV(無人航空機)または調査対象のジャガイモ地域を飛行する低空飛行の航空機に搭載されます。
Wangのチームは、画像をシーズン中の植物の窒素状態、収量、品質、およびシーズン終了時の経済的利益にリンクするコンピューターモデルを開発しています。
「私のスタッフと私は、ハイパースペクトル画像をいつどのくらい肥料を与えるかについての情報に変換するオンラインプログラムを開発して、生産者が環境への影響を最小限に抑えて利益を最大化できるようにしたいと考えています」とWang氏は言います。
「栄養状態、湿気や病気の有無など、林冠の状態の変化を引き起こす要因は、スペクトル反射率に関連付けられているため、ハイパースペクトル画像で視覚化できます」と、Wang'sの大学院生であるTrevorCrosbyは述べています。ラボ。
70 x 150メートルの研究分野でのXNUMX回の飛行で、それぞれが数百のスペクトルバンドを含む数十の画像を収集できます。 画像処理を高速化するために、WangはXNUMX人の主要な従業員を雇いました。 森林および野生生物生態学の教授であるPhilTownsendは、リモートセンシング技術のリーダーです。 農業応用経済学部の教授兼スペシャリストであるポール・ミッチェルは、経済分析を実施し、それに基づいてコンピューターモデルが窒素施用の推奨を行います。
地上測定を主導するクロスビーは、ジャガイモの成長のさまざまな段階で現地調査サイトからデータを収集しました。 これには、葉面積指数、葉と茎の総窒素濃度、塊茎の数と個々の塊茎の重量、および土壌の水分と温度、日射量、風速などの環境要因が含まれます。 収穫時に、塊茎の全体的な収量とそのサイズを測定します。
次に、クロスビーは、ハイパースペクトル画像を地上ベースの測定値にリンクする改良されたモデルを開発しました。 目標は、作物の窒素状態をリアルタイムで予測し、シーズンの終わりに塊茎の収量を予測することです。 この時点で、フィールドワークと画像処理が完了し、クロスビーはモデル開発に注力しています。
王は彼の研究を州のジャガイモと野菜の生産者と広く共有しています。 彼は州中の農民と良好な関係を持っており、多くの人が彼の研究の結果を楽しみにしています。