Aardappelbeeldvormingsproject richt zich op het gebruik van kunstmest

Aardappeltelers moeten de stikstoftoestand van hun gewas in de gaten houden om zo efficiënt en duurzaam mogelijk te bemesten. Dit wordt vaak gedaan door bladstelen - de delen van de plant die blaadjes aan stengels verbinden - te verzamelen van talloze planten in elk veld. Telers sturen bladstelen naar een laboratorium voor nitraatanalyse en wachten op resultaten. Het systeem werkt, maar kan beter, aldus Yi Wang, een assistent-professor en specialist in duurzame groenteproductie van de University of Wisconsin-Extension.

"Het verzamelen van bladstelen is tijdrovend en arbeidsintensief, en soms kunnen de resultaten misleidend zijn omdat veel factoren van invloed kunnen zijn op de bladsteelnitraataantallen, zoals weersomstandigheden of het tijdstip van de monsterafname", zei ze. "En de resultaten vangen geen ruimtelijke variatie (van stikstofbehoeften) op binnen het veld."

Dus leidt ze een poging om een ​​reeks tools te ontwikkelen die aardappeltelers een mogelijk gemakkelijkere, snellere en uitgebreidere manier zullen bieden om de stikstofbehoeften van een gewas te beoordelen. Het project omvat het verzamelen en verwerken van gegevens van een hyperspectrale camera. De camera is gemonteerd op een onbemand luchtvaartuig of een laagvliegend vliegtuig dat over aardappelonderzoekspercelen wordt gevlogen die met verschillende stikstofniveaus zijn gegroeid. Computerondersteunde modellen zijn ontwikkeld om de beelden te koppelen aan de plantstikstofstatus tijdens het seizoen en de opbrengst, kwaliteit en economisch rendement aan het einde van het seizoen.

"Het doel is om aardappeltelers te helpen met hun stikstofbeheer met behulp van een platform dat het hele veld bedekt, in tegenstelling tot de traditionele bladsteelnitraat-testen," zei Wang.

Hyperspectrale camera's leggen beelden vast die honderden of duizenden spectrale banden van zonlicht detecteren die worden weerkaatst door het bladerdak van het gewas.

"Factoren die variatie in de gezondheid van het bladerdak veroorzaken, zoals nutriëntstatus, watertoestand of ziektedruk, zijn gerelateerd aan spectrale reflectie en kunnen daarom worden gevisualiseerd in hyperspectrale beelden", zegt Trevor Crosby, een afgestudeerde student die aan het project werkt.

Een vlucht over een onderzoeksveld van 70 bij 150 meter kan tientallen beelden verzamelen met honderden spectrale banden. Het kost tijd om de gegevens te verwerken, dus het onderzoeksteam probeert de beeldverwerking te versnellen.

Wang werkt samen met twee medewerkers. Phil Townsend, een professor in de afdeling bos- en natuurecologie bij UW-Madison, gebruikt teledetectietechnologieën. Paul Mitchell, een professor en landbouweconoom UW-Extension, zal helpen met economische analyse die de aanbevelingen voor stikstofgebruik van het computermodel ondersteunt.

"Dr. De groep van Townsend heeft een programma gemaakt dat de beeldverwerking echt efficiënt maakt, ”zei Wang.

Crosby verzamelt grondmetingen en verzamelt gegevens van onderzoekspercelen in verschillende stadia van de aardappelteelt. Hij bestudeert de index van het bladoppervlak, het totale stikstofgehalte in bladeren en wijnstokken en omgevingsfactoren zoals bodemvochtigheid en temperatuur, zonnestraling en windsnelheid. Bij de oogst meet hij de totale knolopbrengst en het grootteprofiel.

Hij zal vervolgens modellen ontwikkelen om de hyperspectrale beelden te koppelen aan grondmetingen. Hij gebruikt beeldmateriaal in het seizoen om de stikstofstatus van het gewas in realtime te voorspellen. Onder begeleiding van Mitchell zal hij ook de gemodelleerde stikstofstatus van gewassen in het seizoen, samen met gegevens over omgevingsfactoren, gebruiken om de productiviteit van de knol aan het einde van het seizoen en het economisch rendement te voorspellen.

“Bij problemen met nitraten in grondwater moeten we manieren vinden om beter gebruik te maken van onze vruchtbaarheidsinputs; we hopen dat het nieuwe project van Yi deze inspanningen kan helpen sturen ”, zegt Andy Diercks, een aardappelteler bij Coloma Farms LLC. 

"Hyperspectrale beeldvorming heeft het potentieel om de reactie van de plant op tekorten in de input te laten zien voordat het menselijk oog het kan zien," zei Diercks. “Als we een paar dagen kunnen winnen bij het reageren op voedingsstress, zou de impact op de gezondheid van de planten aanzienlijk zijn. En de mogelijkheid om minder inputs te gebruiken om de situatie te verhelpen, zou een serieuze win-win zijn. "

Het project wordt gefinancierd door het National Institute of Food and Agriculture van het Amerikaanse ministerie van landbouw. Bezoek tuinbouw.wisc.edu of contact wang52@wisc.edu voor meer informatie.

bron: agupdate.com