Om zoet water te behouden en te beheren, vooral in droge gebieden zoals Saoedi-Arabië, het is belangrijk om te begrijpen hoe het water elke dag wordt gebruikt. Wetenschappers van KAUST gebruiken gegevens die zijn verzameld door satellieten ter grootte van een schoenendoos, of CubeSats, om meer te weten te komen over het dagelijkse watergebruik in de landbouw.

Naar schatting 90 procent van de zoetwatervoorraden van Saoedi-Arabië wordt gebruikt voor irrigatie van gewassen, maar veel hiervan komt van niet-duurzame watervoerende lagen. Echter, het bijhouden van waterstromen is ongelooflijk moeilijk en er zijn geen schattingen die de landbouwconsumptie per gebied in de loop van de tijd volgen.

"Mijn werk is gericht op het schatten van de hoeveelheid water die door gewassen wordt gebruikt met behulp van satellietbeelden en gemakkelijk beschikbare weergegevens, " zegt Bruno Aragon, bij KAUST's centrum voor ontzilting en hergebruik van water, die het onderzoek uitvoerde met collega's van Planet en NASA's Jet Propulsion Laboratory in de VS, onder toezicht van Matthew McCabe van KAUST. "Met behulp van computermodelleringstechnieken, we kunnen dan de transpiratie van planten schatten - het water dat planten gebruiken om te groeien en koel te blijven - en bodemverdamping, het water verloren aan de atmosfeer van de grond."

CubeSats bieden bijna dagelijkse gegevens met een pixelresolutie van 3 meter, bijna 100 keer het niveau van ruimtelijk detail in andere satellietgegevens, zoals die verzameld door Landsat 8. Voortbouwend op hun eerdere werk, in dit project verzamelde het team CubeSat-gegevens over een klein gebied van geïrrigeerde maïsvelden in Saoedi-Arabië. Vervolgens gebruikten ze een machine learning-programma om de afbeeldingen te corrigeren voor atmosferische variabiliteit en ze op onderzoeksstandaarden te brengen.

De onderzoekers stopten de beelden in het Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory-model, een bestaand model voor het meten van verdamping. Aragon heeft het model ook aangepast om lokale milieugegevens op te nemen, zoals bodemwarmte en vocht en luchttemperatuur.

"We hebben de prestaties van het model geëvalueerd met gegevens die zijn verzameld door apparatuur ter plaatse op de grond, " zegt Aragon. "Ons op CubeSat gebaseerde model gaf een goede schatting van het waterverbruik, vergelijkbaar met andere op satellieten gebaseerde opvragingen. Onze techniek heeft het duidelijke voordeel van een sterk verbeterde resolutie en detail. De resolutie en bijna dagelijkse opvragingen zorgen voor de detectie van specifieke gebeurtenissen in de gewasontwikkeling, waardoor de kans op het missen van belangrijke wijzigingen in afzonderlijke velden aanzienlijk wordt verkleind."

Het team is van plan om hun techniek verder te verbeteren. Betere schattingen van bodemvocht zouden kunnen komen door thermische of microgolfbeeldvormingstechnologie toe te voegen aan de CubeSats, bijvoorbeeld, en andere belangrijke gegevens, waaronder het gewastype, hoogte en vegetatiebiomassa - die allemaal van invloed zijn op de hoeveelheid water die op een bepaald moment nodig is.

Aragon zal binnenkort het Jet Propulsion Laboratory in Californië bezoeken, het onderzoeken van modelverbeteringen voor vegetatiemonitoring als onderdeel van een project gekoppeld aan NASA's ECOSTRESS-sensor, die onlangs op het internationale ruimtestation ISS is geïnstalleerd.

"De ECOSTRESS-missie heeft tot doel de reactie van de biosfeer op veranderingen in de beschikbaarheid van water op dagniveau te volgen:met andere woorden, het volgt de wereldwijde plantstress gedurende de dag, "zegt Aragon. "Ik verwacht op deze stage veel te leren dat we kunnen toepassen op ons werk over het gebruik van gewaswater."