Wetenschappers van de Universiteit van Illinois, met hulp van leden van de Illinois Corn Growers Association, hebben een nieuwe ontwikkeld, schaalbare methode om de gewasproductiviteit in realtime te schatten. Het onderzoek, gepubliceerd in Remote sensing van de omgeving , combineert veldmetingen, een uniek in-field cameranetwerk, en hoge resolutie, hoogfrequente satellietgegevens, het leveren van zeer nauwkeurige productiviteitsschattingen voor gewassen in Illinois en daarbuiten.

"Ons uiteindelijke doel is om nuttige informatie te verstrekken aan boeren, vooral op veldniveau of subveldniveau. Eerder, de meeste beschikbare satellietgegevens hadden een grove ruimtelijke en/of temporele resolutie, maar hier profiteren we van nieuwe satellietproducten om de bladoppervlakte-index (LAI) te schatten, een proxy voor gewasproductiviteit en graanopbrengst. En we weten dat de satellietschattingen nauwkeurig zijn omdat onze grondmetingen overeenkomen, " zegt Hyungsuk Kimm, een doctoraatsstudent bij de afdeling Natuurlijke Hulpbronnen en Milieuwetenschappen (NRES) bij U of I en hoofdauteur van het onderzoek.

Kimm en zijn collega's gebruikten oppervlaktereflectiegegevens, die het licht meet dat van de aarde weerkaatst, van twee soorten satellieten om LAI in landbouwgebieden te schatten. Beide satellietdatasets vertegenwoordigen belangrijke verbeteringen ten opzichte van oudere satelliettechnologieën; ze kunnen de aarde op een fijne schaal "zien" (resolutie van 3 meter of 30 meter) en beide keren dagelijks terug naar dezelfde plek boven de planeet. Omdat de satellieten LAI niet direct vastleggen, het onderzoeksteam ontwikkelde twee wiskundige algoritmen om oppervlaktereflectie om te zetten in LAI.

Tijdens het ontwikkelen van de algoritmen om LAI te schatten, Kimm werkte samen met boeren uit Illinois om camera's op te zetten in 36 maïsvelden in de staat, zorgen voor continue monitoring op grondniveau. De beelden van de camera's leverden gedetailleerde grondinformatie om de van satellieten afgeleide schattingen van LAI te verfijnen.

De echte test van de satellietschattingen kwam van LAI-gegevens die Kimm direct in de maïsvelden heeft gemeten. Twee keer per week tijdens het groeiseizoen 2017, hij bezocht de velden met een gespecialiseerd instrument en mat de oppervlakte van het maïsblad met de hand.

Uiteindelijk, de LAI-schattingen van de satelliet van de twee algoritmen waren het sterk eens met Kimm's "ground-truth" -gegevens uit de velden. Dit resultaat betekent dat de algoritmen zeer nauwkeurig, betrouwbare LAI-informatie vanuit de ruimte, en kan worden gebruikt om de LAI in velden overal ter wereld in realtime te schatten.

"Wij zijn de eersten die schaalbare, hoog temporeel, LAI-gegevens met hoge resolutie die boeren kunnen gebruiken. Deze methoden zijn volledig gevalideerd met behulp van een ongekend cameranetwerk voor landbouwgrond, " zegt Kaiyu Guan, assistent-professor bij de afdeling NRES en professor Blue Waters bij het National Center for Supercomputing Applications. Hij is ook hoofdonderzoeker van het onderzoek.

Het hebben van realtime LAI-gegevens kan een hulpmiddel zijn voor responsief beheer. Bijvoorbeeld, de satellietmethode kan ondermaats presterende velden of segmenten van velden detecteren die kunnen worden gecorrigeerd met gerichte beheerpraktijken zoals nutriëntenbeheer, toepassing van pesticiden, of andere strategieën. Guan is van plan om in de nabije toekomst realtime gegevens beschikbaar te stellen aan boeren.

"De nieuwe LAI-technologie die is ontwikkeld door het onderzoeksteam van Dr. Guan is een opwindende vooruitgang met het potentieel om boeren te helpen problemen in het veld sneller en effectiever dan ooit tevoren te identificeren en erop te reageren. " zegt Laura Gentry, directeur van waterkwaliteitsonderzoek voor de Illinois Corn Growers Association.

"Nauwkeurigere metingen van LAI kunnen ons helpen efficiënter te zijn, tijdig, en beslissingen te nemen die ons uiteindelijk winstgevender zullen maken. Vooral de boeren hebben het de laatste jaren zwaar gehad. We hebben technologieën nodig die ons helpen onze beperkte tijd, geld, en werk het meest verstandig. Illinois Corn Growers Association is verheugd om samen te werken met het team van Dr. Guan, en onze boerenleden waren blij om de onderzoekers te helpen met toegang tot hun gewassen bij het valideren van het werk van het team. We zijn trots op de vooruitgang die deze nieuwe technologie vertegenwoordigt en zijn verheugd om te zien hoe het Guan-onderzoeksteam het zal gebruiken om rechtstreeks waarde te bieden aan boeren in Illinois, ’, vult Gentry aan.