Een team met een afgestudeerde student die zijn Ph.D. on Sunday van The University of Alabama in Huntsville (UAH) heeft een belangrijke stap gezet in de richting van de ontwikkeling van een op satellieten gebaseerde tool om de schattingen van de oogstopbrengst in de VS en de rest van de wereld te verbeteren.

Met behulp van gegevens van NASA- en NOAA-satellieten, een team onder leiding van promovendus Vikalp Mishra ontwikkelde een techniek die bodemvochtgegevens levert op zowel het bodemoppervlak als op het niveau van de wortels van een landbouwplant. Aangesloten op een crop-model, dat bodemvochtgegevens het foutenpercentage in schattingen van de maïsopbrengst met meer dan tweederde verminderden.

misra, die zijn Ph.D. in civiele techniek tijdens UAH's aanvangsceremonies op zondag, 10 december is geaccepteerd voor een postdoctorale fellowship van de NASA. In januari, hij zal blijven werken aan het bodemvochtproject in het SERVIR-centrum van NASA in de Cramer Research Hall van UAH.

Terwijl het proof-of-concept-testproject dat Mishra's proefschriftonderzoek was, slechts naar één gewas keek op een handvol locaties in het zuidoosten van de VS, Mishra zei dat een systeem om landbouwregio's over de hele wereld te bekijken - en om betere waarschuwingen te geven voor dreigende misoogsten en hongersnood - binnen drie tot vijf jaar beschikbaar zou kunnen zijn.

Mishra raakte geïnteresseerd in waterbeheer toen hij opgroeide in Indore, een stad in centraal India. Dat is een droge regio waar slechts twee of drie maanden van het jaar regen valt "en we kregen een keer per week drinkwater, " hij zei.

Hoewel een groot deel van de belangstelling voor zijn werk - dat werd ondersteund door een NASA Earth and Space Science-beurs - afkomstig is uit ontwikkelingslanden waar voedseltekorten vaker voorkomen, "zelfs in de VS, irrigatie- en bodemvochtgegevens zijn niet altijd beschikbaar, "Zei Mishra. "Zelfs in datarijke landen, er zijn problemen."

"Dit kan belangrijk zijn op plaatsen die niet toegankelijk zijn of waar je gewoon niet de middelen hebt om dat soort gegevens te verzamelen, " zei Dr. Jim Cruise, een onderzoekswetenschapper in UAH's Earth System Science Center die met pensioen is van de UAH-faculteit voor civiele techniek. "Het heeft dat potentieel. Er zijn verschillende mensen op plaatsen over de hele wereld die geïnteresseerd zijn in dit werk."

Het door Mishra ontwikkelde algoritme maakt gebruik van gegevens van polaire satellieten van NASA en NOAA. Microgolfgegevens geven informatie over vocht aan het oppervlak, terwijl thermische infraroodgegevens vochtschattingen uit de wortelzone opleveren.

"We gebruikten een model dat de ochtendtemperaturen vergelijkt met de middagtemperaturen, " zei Mishra. "Als het droog is, de temperatuurstijging is sterk. Als de grond vochtig is, de stijging van de temps is minder. Het model gebruikt die informatie om een ​​schatting te maken van het bodemvocht."

Die gegevens werden aangesloten op een gewasmodel.

Hoewel de resolutie van de satellietgegevens niet erg goed is, "de informatie met relatief veel ruis van satellieten is beter dan helemaal geen informatie, dat is wat je over een meerderheid van de planeet hebt, "zei Mishra. "Nu, als er droogte komt, daar kun je je op voorbereiden. Alle besluitvorming kan worden verbeterd als de informatie betrouwbaarder wordt."