A tenyészidőszak bizonyos szakaszaiban a burgonyatermesztőknek rendszeresen ellenőrizniük kell terményeik nitrogénállapotát, hogy a műtrágya a leghatékonyabb módon kerülhessenek ki.
Általános gyakorlat, hogy minden táblán összegyűjtik a növények leveleit, majd elküldik egy laboratóriumba nitrátelemzés céljából. Néhány napon belül a termelők megkapják az eredményeket, amelyek jelzik, hogy több nitrogénműtrágyára van szükség, vagy a szintek normálisak. A rendszer működik, de ez a folyamat felgyorsítható, mondja I. Wang, egyetemi adjunktus Wisconsin-Madison Egyetem, Kertészeti Tanszék.
„A levelek begyűjtése sok időt és erőfeszítést igényel” – mondja Wang.
„És néha az eredmények félrevezetőek lehetnek, mert a levelekben lévő nitrát mennyiségét számos tényező befolyásolhatja, például az időjárási viszonyok vagy a mintavétel időpontja. Ezenkívül az eredmények nem veszik figyelembe a mezőn belüli [nitrogénigény] térbeli változásait.”
Projekt finanszírozott National Institute of Food and Agriculture, USDA, egy hiperspektrális kamerából származó adatok gyűjtését és feldolgozását foglalja magában. Olyan UAV-ra (pilóta nélküli légi járműre) vagy alacsonyan repülő repülőgépre telepítik, amely a vizsgált burgonyaterületek felett repül.
Wang csapata számítógépes modelleket fejleszt annak érdekében, hogy a képeket a növények szezonon belüli nitrogénállapotához, terméshozamához, minőségéhez és gazdasági megtérüléséhez kapcsolják a szezon végén.
"Munkatársaimmal azt reméljük, hogy kifejlesztünk egy online programot, amely a hiperspektrális képeket információvá alakítja arról, hogy mikor és mennyi műtrágyát kell kijuttatni, így a termelők minimális környezeti hatás mellett maximalizálhatják a profitot" - mondja Wang.
"A lombkorona egészségi állapotában változást okozó tényezők, mint például a tápanyag-állapot, a nedvesség jelenléte és hiánya vagy a betegségek, a spektrális reflexióhoz kapcsolódnak, ezért hiperspektrális képeken jeleníthetők meg" - mondja Trevor Crosby, Wang laboratóriumának végzős hallgatója.
Egy 70 x 150 méteres kutatómező feletti repülés során több tucat kép gyűjthető, amelyek mindegyike több száz spektrális tartományt tartalmaz. A képfeldolgozás felgyorsítása érdekében Wang két kulcsfontosságú alkalmazottat vett fel. Phil Townsend, az Erdő- és Vadvilágökológiai Tanszék professzora vezető szerepet tölt be a távérzékelési technológiában. Paul Mitchell, a Mezőgazdasági és Alkalmazott Gazdasági Tanszék professzora és szakértője olyan közgazdasági elemzést végez, amely számítógépes modellt használ a nitrogénalkalmazási javaslatok megfogalmazásához.
Crosby, átvéve a vezetést a talajmérések terén, adatokat gyűjtött a szántóföldi vizsgálati helyszínekről a burgonya növekedésének különböző szakaszaiban. Ide tartozik a levélterület-index, a levelek és szárak összes nitrogénkoncentrációja, a gumók száma és az egyes gumók tömege, valamint olyan környezeti tényezők, mint a talaj nedvességtartalma és hőmérséklete, a napsugárzás és a szél sebessége. Betakarításkor méri a gumók teljes termését és méretét.
Crosby ezután továbbfejlesztett modelleket fejlesztett ki, amelyek összekapcsolják a hiperspektrális képeket a földi mérésekkel. A cél a termés nitrogénállapotának valós idejű előrejelzése, valamint a gumók hozamának előrejelzése a szezon végén. Ezen a ponton a terepmunka és a képfeldolgozás befejeződött, Crosby pedig a modell fejlesztésére koncentrál.
Wang széles körben megosztja kutatásait az állam burgonya- és zöldségtermesztőivel. Jó kapcsolatokat ápol az állam gazdálkodóival, és sokan kíváncsian várják kutatásai eredményeit.