V določenih obdobjih rastne sezone morajo pridelovalci krompirja redno spremljati stanje dušika v svojih posevkih, da bi gnojili čim bolj učinkovito uporabili.
Običajna praksa je zbrati liste rastlin na vsakem polju in jih nato poslati v laboratorij na analizo nitratov. V nekaj dneh pridelovalci prejmejo rezultate, ki kažejo, ali je potrebno več dušikovega gnojila ali je učinkovitost normalna. Sistem deluje, vendar je ta proces mogoče pospešiti, pravi I. Wang, docent Univerza Wisconsin-Madison, Oddelek za hortikulturo.
"Zbiranje listov zahteva veliko časa in truda," pravi Wang.
»In včasih so rezultati lahko zavajajoči, saj na količino nitratov v listih lahko vpliva veliko dejavnikov, kot so vremenske razmere ali čas vzorčenja. Poleg tega rezultati ne upoštevajo prostorskih razlik [potreb po dušiku] znotraj polja."
Projekt financiran Nacionalni inštitut za prehrano in kmetijstvo USDA, vključuje zbiranje in obdelavo podatkov iz hiperspektralne kamere. Namesti se na UAV (letališče brez posadke) ali nizko leteče letalo, ki leti nad proučevanimi krompirjevimi območji.
Wangova ekipa razvija računalniške modele za povezavo slik s statusom dušika v rastlinah v sezoni, donosom, kakovostjo in gospodarskimi donosi ob koncu sezone.
»Z mojim osebjem upamo, da bomo razvili spletni program, ki bo hiperspektralne slike pretvoril v informacije o tem, kdaj in koliko gnojiti, da bodo pridelovalci lahko povečali dobiček z minimalnim vplivom na okolje,« pravi Wang.
"Dejavniki, ki povzročajo spremembe v stanju krošnje, kot so stanje hranil, prisotnost in odsotnost vlage ali bolezni, so povezani s spektralno odbojnostjo in jih je zato mogoče vizualizirati v hiperspektralnih slikah," pravi Trevor Crosby, podiplomski študent v Wang's laboratoriju.
V enem letu nad raziskovalnim poljem velikosti 70 x 150 metrov je mogoče zbrati na desetine slik, od katerih vsaka vsebuje na stotine spektralnih pasov. Za pospešitev obdelave slik je Wang najel dve ključni osebi. Phil Townsend, profesor ekologije gozdov in divjih živali, je vodilni v tehnologiji daljinskega zaznavanja. Paul Mitchell, profesor in specialist na Oddelku za kmetijsko in uporabno ekonomijo, izvaja ekonomsko analizo, na podlagi katere računalniški model daje priporočila za uporabo dušika.
Crosby, ki je prevzel vodilno vlogo pri zemeljskih meritvah, je zbiral podatke s terenskih raziskav na različnih stopnjah rasti krompirja. To vključuje indeks listne površine, skupno koncentracijo dušika v listih in steblih, število gomoljev in težo posameznih gomoljev ter okoljske dejavnike, kot so vlaga in temperatura tal, sončno sevanje in hitrost vetra. Ob spravilu meri celoten pridelek gomoljev in njihovo velikost.
Crosby je nato razvil izboljšane modele, ki povezujejo hiperspektralne slike z meritvami na tleh. Cilj je napovedati stanje dušika pridelkov v realnem času in napovedati pridelek gomoljev ob koncu sezone. Na tej točki je terensko delo in obdelava slik končana, Crosby pa se osredotoča na razvoj modela.
Wang svoje raziskave pogosto deli z državnimi pridelovalci krompirja in zelenjave. S kmeti po vsej državi ima dobre odnose in mnogi se veselijo rezultatov njegovih raziskav.