Katika vipindi fulani vya msimu wa ukuaji, wakulima wa viazi lazima wafuatilie mara kwa mara hali ya nitrojeni ya mazao yao ili kutumia mbolea kwa njia bora zaidi.
Zoezi la kawaida ni kukusanya majani kutoka kwa mimea katika kila shamba na kisha kuyapeleka kwenye maabara kwa uchambuzi wa nitrati. Ndani ya siku chache, wakulima hupokea matokeo yanayoonyesha kama mbolea zaidi ya nitrojeni inahitajika au ikiwa utendakazi ni wa kawaida. Mfumo hufanya kazi, lakini mchakato huu unaweza kuharakishwa, inasema I. Wang, mlezi Chuo Kikuu cha Wisconsin-Madison, Idara ya Kilimo cha bustani.
"Kukusanya majani inachukua muda mwingi na jitihada," anasema Wang.
"Na wakati mwingine matokeo yanaweza kupotosha, kwa sababu kiasi cha nitrati kwenye majani kinaweza kuathiriwa na mambo mengi, kama vile hali ya hewa au muda wa kuchukua sampuli. Kwa kuongezea, matokeo hayazingatii tofauti za anga [mahitaji ya nitrojeni] ndani ya uwanja.
Mradi unaofadhiliwa Taasisi ya Kitaifa ya Chakula na Kilimo USDA, inahusisha ukusanyaji na usindikaji wa data kutoka kwa kamera ya hyperspectral. Imewekwa kwenye UAV (gari la anga lisilo na rubani) au ndege ya kuruka chini ambayo inaruka juu ya maeneo ya viazi yaliyochunguzwa.
Timu ya Wang inatengeneza miundo ya kompyuta ili kuunganisha picha na hali ya nitrojeni ya mimea ya ndani ya msimu, mavuno, ubora na mapato ya kiuchumi ya msimu wa mwisho.
"Mimi na wafanyikazi wangu tunatarajia kuunda programu ya mtandaoni ambayo itabadilisha picha za hyperspectral kuwa habari kuhusu wakati na kiasi gani cha mbolea ili wakulima waweze kuongeza faida na athari ndogo ya mazingira," anasema Wang.
"Mambo ambayo husababisha mabadiliko katika hali ya dari, kama vile hali ya virutubishi, uwepo na kutokuwepo kwa unyevu au ugonjwa, huhusishwa na kuakisi kwa spectral na kwa hiyo inaweza kuonekana katika picha za hyperspectral," anasema Trevor Crosby, mwanafunzi aliyehitimu katika Wang's. maabara.
Katika safari moja ya ndege juu ya uwanja wa utafiti wa mita 70 kwa 150, picha nyingi zinaweza kukusanywa, kila moja ikiwa na mamia ya bendi za spectral. Ili kuharakisha usindikaji wa picha, Wang aliajiri wafanyikazi wawili muhimu. Phil Townsend, Profesa wa Ikolojia ya Misitu na Wanyamapori, ni kiongozi katika teknolojia ya kutambua kwa mbali. Paul Mitchell, Profesa na Mtaalamu katika Idara ya Uchumi wa Kilimo na Utumizi, anafanya uchanganuzi wa kiuchumi ambapo kielelezo cha kompyuta hutoa mapendekezo ya matumizi ya nitrojeni.
Crosby, akiongoza katika vipimo vya ardhi, alikusanya data kutoka kwa tovuti za uchunguzi wa shamba katika hatua mbalimbali za ukuaji wa viazi. Hii ni pamoja na fahirisi ya eneo la majani, jumla ya mkusanyiko wa nitrojeni katika majani na shina, idadi ya mizizi na uzito wa mizizi ya mtu binafsi, pamoja na mambo ya mazingira kama vile unyevu wa udongo na joto, mionzi ya jua na kasi ya upepo. Wakati wa kuvuna, hupima mavuno ya jumla ya mizizi na saizi yao.
Kisha Crosby akatengeneza miundo iliyoboreshwa inayounganisha picha za hyperspectral kwa vipimo vya msingi. Lengo ni kutabiri hali ya nitrojeni ya mazao kwa wakati halisi na kutabiri mavuno ya mizizi mwishoni mwa msimu. Kwa wakati huu, kazi ya shamba na usindikaji wa picha imekamilika, na Crosby inazingatia maendeleo ya mfano.
Wang anashiriki sana utafiti wake na wakulima wa viazi na mboga wa jimbo hilo. Ana uhusiano mzuri na wakulima kote jimboni na wengi wanatarajia kuona matokeo ya utafiti wake.