У пэўныя перыяды вегетацыйнага перыяду вытворцы бульбы павінны рэгулярна кантраляваць азотны статут свайго ўраджая, каб уносіць угнаенні найболей эфектыўным спосабам.
Звычайнай практыкай з`яўляецца збор лісця з раслін на кожным полі, а затым адпраўка іх на аналіз нітратаў у лабараторыю. На працягу некалькіх дзён вытворцы атрымліваюць вынікі, якія паказваюць, ці трэба больш азотных угнаенняў ці паказчыкі ў норме. Сістэма працуе, але гэты працэс можна паскорыць, кажа І. Ван, дацэнт Універсітэта Вісконсін-Мэдысан, Дэпартамент садаводства.
"Збор лісця адымае шмат часу і сіл", -кажа Ван.
«І часам вынікі могуць уводзіць у зман, таму што на колькасць нітратаў у лісці можа ўплываць мноства фактараў, такіх як пагодныя ўмовы ці час збору спроб. Акрамя таго, вынікі не ўлічваюць прасторавыя адрозненні [патрэбы ў азоце] у межах поля».
Праект, які фінансуецца Нацыянальным інстытутам харчавання і сельскай гаспадаркі Міністэрства сельскай гаспадаркі ЗША, мяркуе збор і апрацоўку дадзеных з гіперспектральнай камеры. Яна ўсталёўваецца на БПЛА (беспілотны лятальны апарат) або нізкалётны самалёт, які пралятае над доследнымі ўчасткамі бульбы.
Каманда Вана распрацоўвае кампутарныя мадэлі, каб звязаць выявы з азотным статусам раслін у сезон, ураджайнасцю, якасцю і эканамічнай аддачай у канцы сезона.
"Мы з маімі супрацоўнікамі спадзяемся распрацаваць анлайн-праграму, якая будзе пераўтвараць гіперспектральныя выявы ў інфармацыю аб тым, калі ўносіць ўгнаенні і ў якой колькасці, каб вытворцы маглі атрымаць максімальную прыбытак з мінімальным уздзеяннем на навакольнае асяроддзе", – кажа Ван.
«Фактары, якія выклікаюць змены ў стане расліннага покрыва, такія як стан пажыўных рэчываў, наяўнасць і адсутнасць вільгаці або хвароб, звязаныя са спектральнай адбівальнай здольнасцю і таму могуць быць злучаны іх на гиперспектральных малюнках», – кажа Трэвар Кросбі, аспірант лабараторыі Вана.
За адзін палёт над даследчым полем памерам 70 на 150 метраў можна сабраць дзясяткі малюнкаў, кожная з якіх утрымлівае сотні спектральных дыяпазонаў. Каб паскорыць апрацоўку малюнкаў, Ван наняў двух ключавых супрацоўнікаў. Філ Таўнсенд, прафесар кафедры экалогіі лясоў і дзікай прыроды, з'яўляецца лідэрам у галіне тэхналогій дыстанцыйнага зандавання. Пол Мітчэл, прафесар і спецыяліст аддзела сельскагаспадарчай і прыкладной эканомікі, праводзіць эканамічны аналіз, на аснове якога кампутарная мадэль дае рэкамендацыі па ўнясенні азоту.
Кросбі, узяўшы на сябе ініцыятыву па наземных вымярэннях, сабраў даныя з участкаў палявых даследаванняў на розных стадыях росту бульбы. Сюды ўваходзяць індэкс пляца лісця, агульная канцэнтрацыя азоту ў лісці і сцеблах, колькасць клубняў і вага асобных з іх, а таксама фактары навакольнага асяроддзя, такія як вільготнасць і тэмпература глебы, сонечная радыяцыя і хуткасць ветра. Пры зборы ўраджаю ён вымярае агульную ўраджайнасць клубняў і іх памер.
Затым Кросбі распрацаваў удасканаленыя мадэлі, якія злучаюць гіперспектральныя выявы з наземнымі вымярэннямі. Мэта складаецца ў тым, каб у рэжыме рэальнага часу прагназаваць азотны статус сельскагаспадарчых культур і прадказваць ураджайнасць клубняў у канцы сезона. На дадзены момант палявыя працы і апрацоўка малюнкаў завершаны, і Кросбі засяродзіўся на распрацоўцы мадэлі.
Ван шырока дзеліцца вынікамі сваіх даследаванняў з вытворцамі бульбы і гародніны штата. У яго добрыя адносіны з фермерамі па ўсім штаце, і многія з нецярпеннем чакаюць вынікаў яго даследаванняў.