Производители картофеля должны контролировать азотный статус своих культур, чтобы удобрять их наиболее эффективным и устойчивым способом. Часто это делается путем сбора черешков - частей растения, которые соединяют листочки со стеблями - с множества растений на каждом поле. Производители отправляют черешки в лабораторию для анализа нитратов и ждут результатов. По словам И Вана, доцента и специалиста по устойчивому овощеводству Висконсинского университета, система работает, но могла бы быть лучше.
«Сбор черешков требует времени и трудозатрат, а иногда результаты могут вводить в заблуждение, потому что на количество нитратов в черешках может влиять множество факторов, таких как погодные условия или время суток сбора образцов», - сказала она. «И результаты не отражают пространственные вариации (потребности в азоте) в пределах поля».
Поэтому она возглавляет усилия по разработке набора инструментов, которые предоставят производителям картофеля потенциально более простой, быстрый и комплексный способ оценки потребностей сельскохозяйственных культур в азоте. Проект предполагает сбор и обработку данных с гиперспектральной камеры. Камера устанавливается на беспилотный летательный аппарат или низколетящий самолет, пролетая над площадками для исследования картофеля, выращиваемыми с различным уровнем азота. Были разработаны компьютерные модели, чтобы связать изображения с сезонным статусом азота в растениях и урожайностью в конце сезона, качеством и экономической отдачей.
«Цель состоит в том, чтобы помочь производителям картофеля управлять азотом с помощью платформы, которая покрывает все поле, в отличие от традиционного тестирования нитрата черешка», - сказал Ван.
Гиперспектральные камеры захватывают изображения, которые обнаруживают сотни или тысячи спектральных диапазонов солнечного света, отраженного от растительного покрова.
«Факторы, которые вызывают изменения в состоянии растительного покрова, такие как состояние питательных веществ, состояние воды или давление болезней, связаны со спектральной отражательной способностью и поэтому могут быть визуализированы на гиперспектральных изображениях», - сказал Тревор Кросби, аспирант, работающий над проектом.
За один полет над исследовательским полем размером 70 на 150 метров можно получить десятки изображений с сотнями спектральных диапазонов. Обработка данных требует времени, поэтому исследовательская группа стремится ускорить обработку изображений.
![](https://potatoes.news/wp-content/uploads/2020/10/5f6bbf8950d32.image_-1024x820.jpg)
Ван работает с двумя сотрудниками. Фил Таунсенд, профессор кафедры экологии лесов и дикой природы в UW-Madison, использует технологии дистанционного зондирования. Пол Митчелл, профессор и специалист по сельскому хозяйству UW-Extension, поможет с экономическим анализом, который дает рекомендации компьютерной модели по внесению азота.
«Доктор. Группа Таунсенда создала программу, которая делает обработку изображений действительно эффективной », - сказал Ван.
Кросби собирает наземные измерения, собирая данные с исследовательских делянок на разных стадиях роста картофеля. Он изучает индекс площади листьев, общее содержание азота в листьях и лозах, а также факторы окружающей среды, такие как влажность и температура почвы, солнечная радиация и скорость ветра. Во время сбора урожая он измеряет общий урожай клубней и размерный профиль.
Затем он разработает модели, чтобы связать гиперспектральные изображения с наземными измерениями. Он будет использовать сезонные снимки, чтобы в реальном времени прогнозировать азотный статус сельскохозяйственных культур. Под руководством Митчелла он также будет использовать смоделированный статус азота в сезонных культурах вместе с данными о факторах окружающей среды для прогнозирования урожайности клубней в конце сезона и экономической отдачи.
![](https://potatoes.news/wp-content/uploads/2020/10/5f6bbf893412b.image_-1024x722.jpg)
«В связи с проблемами, касающимися нитратов в грунтовых водах, нам необходимо найти способы более эффективно использовать наши ресурсы фертильности; мы надеемся, что новый проект Йи поможет направить эти усилия », - сказал Энди Диркс, картофелевод из Coloma Farms LLC.
«Гиперспектральные изображения могут показать реакцию растения на недостаток входных сигналов до того, как человеческий глаз сможет это увидеть», - сказал Диркс. «Если мы сможем выиграть несколько дней, чтобы отреагировать на стресс, связанный с питательными веществами, влияние на здоровье растений будет значительным. И возможность использования меньшего количества ресурсов для исправления ситуации была бы серьезным беспроигрышным вариантом ».
Проект финансируется Национальным институтом продовольствия и сельского хозяйства Министерства сельского хозяйства США. Визит садоводство.wisc.edu или контакт wang52@wisc.edu чтобы получить больше информации.