बढ़ते मौसम की कुछ निश्चित अवधि के दौरान, आलू उत्पादकों को सबसे कुशल तरीके से उर्वरक लगाने के लिए नियमित रूप से अपनी फसलों की नाइट्रोजन स्थिति की निगरानी करनी चाहिए।
प्रत्येक खेत में पौधों से पत्तियों को इकट्ठा करना और फिर उन्हें नाइट्रेट विश्लेषण के लिए प्रयोगशाला में भेजना एक आम बात है। कुछ दिनों के भीतर, उत्पादकों को यह संकेत मिलता है कि क्या अधिक नाइट्रोजन उर्वरक की आवश्यकता है या यदि प्रदर्शन सामान्य है। सिस्टम काम करता है, लेकिन इस प्रक्रिया को तेज किया जा सकता है, कहते हैं मैं वांगो, मासूम विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय, उद्यान विभाग।
"पत्तियों को इकट्ठा करने में बहुत समय और मेहनत लगती है," वांग कहते हैं।
"और कभी-कभी परिणाम भ्रामक हो सकते हैं, क्योंकि पत्तियों में नाइट्रेट की मात्रा कई कारकों से प्रभावित हो सकती है, जैसे मौसम की स्थिति या नमूने का समय। इसके अलावा, परिणाम क्षेत्र के भीतर स्थानिक अंतर [नाइट्रोजन आवश्यकताओं] को ध्यान में नहीं रखते हैं।"
परियोजना वित्त पोषित यूएसडीए राष्ट्रीय खाद्य और कृषि संस्थान, एक हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरे से डेटा का संग्रह और प्रसंस्करण शामिल है। यह एक यूएवी (मानव रहित हवाई वाहन) या कम उड़ान वाले विमान पर स्थापित है जो अध्ययन किए गए आलू क्षेत्रों में उड़ान भरता है।
वांग की टीम छवियों को इन-सीज़न प्लांट नाइट्रोजन स्थिति, उपज, गुणवत्ता और अंत-सीज़न आर्थिक रिटर्न से जोड़ने के लिए कंप्यूटर मॉडल विकसित कर रही है।
वांग कहते हैं, "मेरे कर्मचारी और मैं एक ऑनलाइन कार्यक्रम विकसित करने की उम्मीद करते हैं जो हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों को कब और कितना उर्वरक के बारे में जानकारी में परिवर्तित कर देगा ताकि उत्पादक न्यूनतम पर्यावरणीय प्रभाव के साथ लाभ को अधिकतम कर सकें।"
वांग के स्नातक छात्र ट्रेवर क्रॉस्बी कहते हैं, "कारक जो चंदवा की स्थिति में परिवर्तन का कारण बनते हैं, जैसे पोषक तत्व की स्थिति, नमी या बीमारी की उपस्थिति और अनुपस्थिति, वर्णक्रमीय प्रतिबिंब से जुड़े होते हैं और इसलिए हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों में देखे जा सकते हैं।" प्रयोगशाला
70 गुणा 150 मीटर अनुसंधान क्षेत्र में एक ही उड़ान में, दर्जनों छवियां एकत्र की जा सकती हैं, जिनमें से प्रत्येक में सैकड़ों वर्णक्रमीय बैंड होते हैं। इमेज प्रोसेसिंग में तेजी लाने के लिए, वांग ने दो प्रमुख कर्मचारियों को काम पर रखा। फिल टाउनसेंड, वन और वन्यजीव पारिस्थितिकी के प्रोफेसर, सुदूर संवेदन प्रौद्योगिकी में अग्रणी हैं। पॉल मिशेल, कृषि और अनुप्रयुक्त अर्थशास्त्र विभाग में प्रोफेसर और विशेषज्ञ, एक आर्थिक विश्लेषण करते हैं, जिसके आधार पर एक कंप्यूटर मॉडल नाइट्रोजन अनुप्रयोग के लिए सिफारिशें करता है।
क्रॉस्बी ने जमीनी माप में अग्रणी भूमिका निभाते हुए आलू के विकास के विभिन्न चरणों में क्षेत्र सर्वेक्षण स्थलों से डेटा एकत्र किया। इसमें पत्ती क्षेत्र सूचकांक, पत्तियों और तनों में कुल नाइट्रोजन सांद्रता, कंदों की संख्या और अलग-अलग कंदों का वजन, साथ ही मिट्टी की नमी और तापमान, सौर विकिरण और हवा की गति जैसे पर्यावरणीय कारक शामिल हैं। कटाई के समय, यह कंदों की कुल उपज और उनके आकार को मापता है।
क्रॉस्बी ने तब उन्नत मॉडल विकसित किए जो हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों को जमीन आधारित माप से जोड़ते हैं। लक्ष्य वास्तविक समय में फसलों की नाइट्रोजन स्थिति की भविष्यवाणी करना और मौसम के अंत में कंद की उपज की भविष्यवाणी करना है। इस बिंदु पर, क्षेत्र का काम और छवि प्रसंस्करण पूरा हो गया है, और क्रॉस्बी मॉडल विकास पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।
वांग अपने शोध को राज्य के आलू और सब्जी उत्पादकों के साथ व्यापक रूप से साझा करते हैं। राज्य भर के किसानों के साथ उनके अच्छे संबंध हैं और कई लोग उनके शोध के परिणामों को देखने के लिए उत्सुक हैं।