Исследователи из Орхусского университета протестировали использование изображений со спутников и дронов для прогнозирования и прогнозирования. воды и азотный статус картофеля, выращиваемого в Дании.
Первый клубень картофеля в Дании был посажен в Королевском ботаническом саду в 1642 году. Менее чем через 100 лет датские фермеры начали выращивать клубневые овощи, которые быстро стали фаворитом на датских обеденных столах. Урожайность картофеля в Дании высока, в некоторые годы даже вдвое выше, чем в среднем по Европе. Тем не менее, картофель чувствителен к недостатку воды и азота (N), что может сопровождать более изменчивый климат. Исследователи из Орхусского университета, среди прочих, исследовали методы, позволяющие лучше оценить водный и азотный статус растений, чтобы избежать переизбытка или недостатка. Есть надежда на оптимизацию производства картофеля и, таким образом, сокращение потерь.
«Наша главная цель заключалась в изучении возможностей интеграции датчиков и стратегий сбора данных в существующие оперативные службы. Таким образом, на основе более точной географической информации мы сможем улучшить рекомендации по орошению и удобрению для фермеров, выращивающих картофель. Кроме того, мы хотели повысить точность и уровень принятия среди фермеров », - говорит профессор Матиас Н. Андерсен из отдела агроэкологии Орхусского университета, руководивший исследованием в Дании.
Дроны и спутники
В рамках проекта под названием «ПОТЕНЦИАЛ - орошение с переменной скоростью и азотные удобрения картофеля: задействовать пространственные вариации» исследователи собрали и объединили данные, среди прочего, с Sentinel-2, спутника программы EU Copernicus. Выбор пал на Sentinel-2 из-за свободного доступа к данным, высокого пространственного разрешения, к тому же спутник посещает ту же территорию за короткий промежуток времени - до 5 дней.
«В северной части Европы может быть очень пасмурно, даже летом, когда растет картофель. Облака могут немного размывать изображения со спутников. Вот почему мы решили дополнить его дронами. Они могут перемещаться под облаками, к тому же они дешевы и гибки в использовании », - говорит исследователь Кирил Маневский из отдела агроэкологии.
«Мы сравнили данные со спутников и дронов в анализе окружающей среды и построили модель роста растений, подверженных влиянию абиотических факторов. Мы обнаружили, что максимальная температура воздуха значительно ограничивает рост растений, в то время как рассеянная радиация из-за взаимодействия между солнечной радиацией, атмосферными аэрозолями и облаками стимулирует рост, обеспечивая энергию для фотосинтеза в нижних слоях листьев. Рассеянное излучение намного больше в высоких широтах, которые также значительно более облачны по сравнению с более солнечными регионами в более низких широтах », - говорит аспирант Цзюньсян Пэн из отдела агроэкологии.
«Модель роста для расчета роста картофеля очень хорошо отражает это изменение, используя оба Сентинел-2 и данные дронов », - продолжает он.
Азотный статус картофеля можно измерить очень подробно
«Мы выбрали картофель в качестве тестовой культуры, поскольку он упрощает измерение надземной и подземной биомассы, то есть чистой первичной продукции. Однако мы уверены, что эту процедуру можно применить и к другим культурам », - говорит Кирил Маневский.
Важно уметь определять азотный статус сельскохозяйственных культур, чтобы знать, нужно ли их удобрять или нет, как с точки зрения точного управления сельским хозяйством, так и с точки зрения защиты окружающей среды. Сравнивая обычные (параметрические) и более «гибкие» (непараметрические) статистические модели, исследователи провели дальнейший углубленный анализ данных дрона и Sentinel-2. Результат каждой модели и типа данных использовался для расчета потребности в азоте, то есть для решения вопроса о том, где и сколько азота удобрения необходимо картофелю в любое время сезона.
«Мы были удивлены, увидев, что точность прогноза содержания азота в картофеле была очень точной с непараметрической моделью. В этом случае мы сравнили регрессию «случайного леса» с традиционными моделями как для данных дрона, так и для данных Sentinel-2 », - говорит Цзюньсян Пэн, добавляя, что результат имеет решающее значение для оценки потребности картофеля в азоте.
Можно ли обнаружить стресс засухи с помощью «ложного сигнала» о потребности в азоте?
В идеальном мире можно было бы точно оценить потребности растения в азоте и воде, но проблема в том, что каждый сезон отличается. Например, лето 2017 года было влажным и прохладным на большей части Северной Европы, тогда как 2018 год был одним из самых засушливых и теплых за последние десятилетия по исследованию стресса, вызванного засухой, с температурой в сезоне в Дании 28 градусов. Фактически, урожай картофеля значительно снизился, и даже небольшое орошение не улучшило ситуацию.
«Исследование показало нам, что у картофеля в условиях стресса засухи наблюдается дефицит азота, в то время как на самом деле в корневой зоне много азота, растение просто не может его использовать. Когда стресс от засухи прекращается, потребление азота возобновляется, хотя производственные потери необратимы. Теперь остается вопрос, может ли этот «ложный сигнал» быть полезным с точки зрения более раннего обнаружения стресса, вызванного засухой, и, таким образом, улучшения управления орошением в засушливые дни. Мы продолжаем работать над дополнением результатов тепловыми данными, то есть изменениями температурных аномалий над сельскохозяйственными угодьями. Это очень многообещающая комбинация отражающих и эмиссионных данных, которую мы можем использовать для обнаружения и контроля стресса, вызванного засухой », - заключает Кирил Маневски.