Els productors de patates han de controlar l’estat de nitrogen del seu cultiu per fertilitzar de la manera més eficient i sostenible possible. Això es fa sovint mitjançant la recollida de pecíols (les parts de la planta que connecten folíols amb tiges) de nombroses plantes de cada camp. Els productors envien pecíols a un laboratori per fer anàlisis de nitrats i esperen resultats. El sistema funciona però podria ser millor, segons Yi Wang, professor ajudant i especialista en producció de verdures sostenibles de la Universitat de Wisconsin-Extension.
"La recol·lecció de pecíols requereix molt de temps i requereix molta mà d'obra i, de vegades, els resultats poden ser enganyosos, ja que molts factors poden afectar la quantitat de nitrats de pecíol, com ara les condicions meteorològiques o l'hora del dia de recollida de mostres", va dir. "I els resultats no detecten variacions espacials (de les necessitats de nitrogen) dins del camp".
Per tant, lidera un esforç per desenvolupar un conjunt d’eines que permetran als productors de patates una manera potencialment més fàcil, ràpida i completa d’avaluar les necessitats de nitrogen d’un cultiu. El projecte consisteix a recopilar i processar dades des d’una càmera hiperspectral. La càmera està muntada en un vehicle aeri no tripulat o un avió de baix vol sobrevolat parcel·les de recerca de patates cultivades amb diferents nivells de nitrogen. S’han desenvolupat models assistits per ordinador per relacionar les imatges amb l’estat de nitrogen planta durant la temporada i el rendiment, la qualitat i el rendiment econòmic de final de temporada.
"L'objectiu és ajudar els productors de patates amb la seva gestió del nitrogen mitjançant una plataforma que manta tot el camp a diferència de les proves tradicionals de nitrat de pecíol", va dir Wang.
Les càmeres hiperspectrals capturen imatges que detecten centenars o milers de bandes espectrals de llum solar reflectides des del dosser de cultius.
"Els factors que causen variacions en la salut del dosser, com l'estat de nutrients, l'estat de l'aigua o les pressions de la malaltia, estan relacionats amb la reflectància espectral i, per tant, es poden visualitzar en imatges hiperspectrals", va dir Trevor Crosby, estudiant graduat que treballa al projecte.
Un vol sobre un camp de recerca de 70 metres per 150 metres pot recollir dotzenes d’imatges amb centenars de bandes espectrals. Es necessita temps per restringir les dades, de manera que l'equip d'investigació busca accelerar el processament d'imatges.
Wang treballa amb dos col·laboradors. Phil Townsend, professor del departament d’ecologia de boscos i fauna salvatge a UW-Madison, utilitza tecnologies de teledetecció. Paul Mitchell, professor i economista agrícola de l’extensió UW, ajudarà a fer anàlisis econòmiques que informin les recomanacions d’aplicació de nitrogen del model informàtic.
“El Dr. El grup de Townsend ha creat un programa que fa que el processament d'imatges sigui realment eficient ", va dir Wang.
Crosby recopila mesures del terreny, recopilant dades de parcel·les de recerca en diferents etapes de creixement de la patata. Està estudiant l’índex d’àrea foliar, el contingut total de nitrogen de fulles i vinyes i factors ambientals com la humitat i la temperatura del sòl, la radiació solar i la velocitat del vent. A la collita, mesurarà el rendiment total i el perfil de mida dels tubercles.
A continuació, desenvoluparà models per relacionar les imatges hiperspectrals amb les mesures del terreny. Utilitzarà imatges de temporada per predir l’estat de nitrogen de cultius en temps real. Amb l’orientació de Mitchell, també utilitzarà l’estat de nitrogen de cultiu modelat en temporada, juntament amb dades de factors ambientals, per predir la productivitat i el retorn econòmic dels tubercles al final de temporada.
“Amb problemes relacionats amb els nitrats de les aigües subterrànies, hem de trobar maneres de fer un millor ús de les aportacions de fertilitat; esperem que el nou projecte de Yi pugui ajudar a dirigir aquests esforços ", va dir Andy Diercks, productor de patates de Coloma Farms LLC.
"La imatge hiperspectral té el potencial de mostrar la resposta de la planta a les deficiències en les aportacions abans que l'ull humà pugui veure-la", va dir Diercks. "Si aconseguim guanyar uns dies en respondre a l'estrès nutritiu, l'impacte en la salut de les plantes seria important. I la possibilitat d’utilitzar menys aportacions per solucionar la situació seria un guany guanyador seriós ”.
El projecte està finançat per l'Institut Nacional d'Alimentació i Agricultura del Departament d'Agricultura dels EUA. Visita horticulture.wisc.edu o contacte wang52@wisc.edu per més informació.
