Trong một số thời kỳ nhất định của mùa sinh trưởng, người trồng khoai tây phải thường xuyên theo dõi tình trạng đạm của cây trồng để bón phân một cách hiệu quả nhất.
Một thực tế phổ biến là thu thập lá cây trên mỗi cánh đồng và sau đó gửi chúng đến phòng thí nghiệm để phân tích nitrat. Trong vòng vài ngày, người trồng sẽ nhận được kết quả cho biết liệu có cần thêm phân đạm hay không hoặc mức độ có bình thường hay không. Hệ thống hoạt động, nhưng quá trình này có thể được tăng tốc, nói Tôi.Vương, phó giáo sư Đại học Wisconsin-Madison, Khoa trồng trọt.
Wang cho biết: “Việc thu thập lá mất rất nhiều thời gian và công sức.
“Và đôi khi kết quả có thể gây hiểu nhầm vì lượng nitrat trong lá có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, chẳng hạn như điều kiện thời tiết hoặc thời điểm lấy mẫu. Ngoài ra, kết quả không tính đến sự thay đổi về không gian [nhu cầu nitơ] trong một cánh đồng”.
Dự án được tài trợ Viện Thực phẩm và Nông nghiệp Quốc gia USDA, liên quan đến việc thu thập và xử lý dữ liệu từ máy ảnh siêu phổ. Nó được lắp đặt trên máy bay không người lái (UAV) hoặc máy bay bay thấp bay qua vùng khoai tây đang được nghiên cứu.
Nhóm của Wang đang phát triển các mô hình máy tính để liên kết các hình ảnh với trạng thái nitơ trong mùa, năng suất, chất lượng và lợi nhuận kinh tế của cây trồng vào cuối mùa.
Wang cho biết: “Tôi và các cộng tác viên hy vọng sẽ phát triển một chương trình trực tuyến có thể chuyển đổi hình ảnh siêu phổ thành thông tin về thời điểm bón phân và lượng bón bao nhiêu để người trồng có thể tối đa hóa lợi nhuận với tác động môi trường ở mức tối thiểu”.
Trevor Crosby, một nghiên cứu sinh tại phòng thí nghiệm của Wang, cho biết: “Các yếu tố gây ra những thay đổi về sức khỏe của tán cây, chẳng hạn như tình trạng dinh dưỡng, sự hiện diện và vắng mặt của độ ẩm hoặc bệnh tật, đều liên quan đến sự phản xạ quang phổ và do đó có thể được hình dung bằng các hình ảnh siêu phổ”.
Trong một chuyến bay qua khu vực nghiên cứu có kích thước 70 x 150 mét, hàng chục hình ảnh có thể được thu thập, mỗi hình ảnh chứa hàng trăm dải quang phổ. Để tăng tốc độ xử lý hình ảnh, Wang đã thuê hai nhân viên chủ chốt. Phil Townsend, giáo sư Khoa Sinh thái Rừng và Động vật hoang dã, là người đi đầu trong công nghệ viễn thám. Paul Mitchell, giáo sư và chuyên gia tại Khoa Kinh tế Nông nghiệp và Ứng dụng, tiến hành phân tích kinh tế sử dụng mô hình máy tính để đưa ra khuyến nghị về ứng dụng nitơ.
Crosby, người đi đầu trong việc đo đạc trên mặt đất, đã thu thập dữ liệu từ các địa điểm nghiên cứu thực địa ở các giai đoạn phát triển khác nhau của khoai tây. Chúng bao gồm chỉ số diện tích lá, tổng nồng độ nitơ trong lá và thân, số lượng củ và trọng lượng từng củ, cũng như các yếu tố môi trường như độ ẩm và nhiệt độ của đất, bức xạ mặt trời và tốc độ gió. Khi thu hoạch, nó đo năng suất và kích thước củ tổng thể.
Crosby sau đó đã phát triển các mô hình cải tiến liên kết hình ảnh siêu phổ với các phép đo trên mặt đất. Mục đích là dự đoán tình trạng nitơ của cây trồng theo thời gian thực và dự đoán năng suất củ vào cuối vụ. Tại thời điểm này, công việc thực địa và xử lý hình ảnh đã hoàn tất và Crosby đang tập trung phát triển mô hình.
Wang chia sẻ rộng rãi nghiên cứu của mình với những người trồng rau và khoai tây trong bang. Ông có mối quan hệ tốt với nông dân trên toàn bang và nhiều người đang háo hức chờ đợi kết quả nghiên cứu của ông.