성장기의 특정 기간 동안 감자 재배자는 가장 효율적인 방법으로 비료를 적용하기 위해 작물의 질소 상태를 정기적으로 모니터링해야 합니다.
일반적인 관행은 각 분야의 식물에서 잎을 수집한 다음 질산염 분석을 위해 실험실로 보내는 것입니다. 며칠 이내에 재배자는 더 많은 질소 비료가 필요한지 또는 성능이 정상인지를 나타내는 결과를 받습니다. 시스템은 작동하지만 이 프로세스는 가속화될 수 있다고 말합니다. 아이 왕, 도슨트 위스콘신대학교 매디슨, 원예학과.
"잎을 수집하는 데는 많은 시간과 노력이 필요합니다."라고 Wang은 말합니다.
"그리고 때때로 결과는 오도될 수 있습니다. 왜냐하면 잎의 질산염 양이 날씨 조건이나 샘플링 시기와 같은 많은 요인의 영향을 받을 수 있기 때문입니다. 또한 결과는 현장 내 공간적 차이[질소 요구량]를 고려하지 않았습니다.”
프로젝트 자금 지원 USDA 국립 식품 농업 연구소, 초분광 카메라의 데이터 수집 및 처리가 포함됩니다. 그것은 연구 된 감자 지역을 비행하는 UAV (무인 항공기) 또는 저공 비행 항공기에 설치됩니다.
Wang의 팀은 이미지를 제철 식물 질소 상태, 수확량, 품질 및 시즌 말 경제 수익과 연결하는 컴퓨터 모델을 개발하고 있습니다.
Wang은 "저와 제 직원은 초분광 이미지를 비료를 언제 얼마나 많이 시비해야 하는지에 대한 정보로 변환하여 재배자가 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 수익을 극대화할 수 있는 온라인 프로그램을 개발하기를 희망합니다."라고 말했습니다.
Wang's의 대학원생인 Trevor Crosby는 "영양 상태, 수분 또는 질병의 유무와 같은 캐노피 상태의 변화를 일으키는 요인은 분광 반사율과 관련이 있으므로 초분광 이미지로 시각화할 수 있습니다."라고 말했습니다. 랩.
70 x 150미터의 연구 분야를 한 번 비행하면 각각 수백 개의 스펙트럼 밴드를 포함하는 수십 개의 이미지를 수집할 수 있습니다. 이미지 처리 속도를 높이기 위해 Wang은 두 명의 핵심 직원을 고용했습니다. 산림 및 야생동물 생태학 교수인 Phil Townsend는 원격 감지 기술의 리더입니다. 농업 및 응용 경제학과 교수이자 전문가인 Paul Mitchell은 컴퓨터 모델이 질소 적용에 대한 권장 사항을 제시하는 경제 분석을 수행합니다.
토양 측정을 주도하는 Crosby는 감자 성장의 다양한 단계에서 현장 조사 현장에서 데이터를 수집했습니다. 여기에는 잎 면적 지수, 잎과 줄기의 총 질소 농도, 괴경의 수와 개별 괴경의 무게, 토양 수분 및 온도, 일사량 및 풍속과 같은 환경 요인이 포함됩니다. 수확 시에는 괴경의 전체 수확량과 크기를 측정합니다.
그런 다음 Crosby는 초분광 이미지를 지상 기반 측정에 연결하는 개선된 모델을 개발했습니다. 목표는 실시간으로 작물의 질소 상태를 예측하고 계절이 끝날 때 괴경의 수확량을 예측하는 것입니다. 현재 현장 작업 및 영상 처리가 완료된 상태이며, 크로스비는 모델 개발에 주력하고 있다.
Wang은 그의 연구를 주의 감자 및 채소 재배자들과 널리 공유하고 있습니다. 그는 주 전역의 농부들과 좋은 관계를 맺고 있으며 많은 사람들이 그의 연구 결과를 기대하고 있습니다.