Los productores de papa deben monitorear el estado de nitrógeno de su cultivo para fertilizar de la manera más eficiente y sostenible posible. Esto se hace a menudo recolectando pecíolos, las partes de la planta que conectan los folíolos con los tallos, de numerosas plantas en cada campo. Los productores envían por correo los pecíolos a un laboratorio para el análisis de nitratos y esperan los resultados. El sistema funciona, pero podría ser mejor, según Yi Wang, profesor asistente y especialista en producción de vegetales sostenibles de la Universidad de Wisconsin-Extension.
“La recolección de pecíolos requiere mucho tiempo y trabajo, ya veces los resultados pueden ser engañosos porque muchos factores pueden afectar la cantidad de nitratos de pecíolos, como las condiciones climáticas o la hora del día de la recolección de la muestra”, dijo. "Y los resultados no captan la variación espacial (de las necesidades de nitrógeno) dentro del campo".
Por lo tanto, está liderando un esfuerzo para desarrollar un conjunto de herramientas que brindarán a los productores de papa una forma potencialmente más fácil, rápida y completa de evaluar las necesidades de nitrógeno de un cultivo. El proyecto consiste en recopilar y procesar datos de una cámara hiperespectral. La cámara está montada en un vehículo aéreo no tripulado o en un avión de vuelo bajo que vuela sobre parcelas de investigación de papa cultivadas con diferentes niveles de nitrógeno. Se han desarrollado modelos asistidos por computadora para vincular las imágenes con el estado del nitrógeno de la planta durante la temporada y el rendimiento, la calidad y el rendimiento económico al final de la temporada.
“El objetivo es ayudar a los productores de papa con su manejo del nitrógeno utilizando una plataforma que cubre todo el campo a diferencia de las pruebas tradicionales de nitrato de pecíolo”, dijo Wang.
Las cámaras hiperespectrales capturan imágenes que detectan cientos o miles de bandas espectrales de luz solar reflejada desde el dosel del cultivo.
“Los factores que causan variaciones en la salud del dosel, como el estado de los nutrientes, el estado del agua o las presiones de enfermedades, están relacionados con la reflectancia espectral y, por lo tanto, pueden visualizarse en imágenes hiperespectrales”, dijo Trevor Crosby, un estudiante graduado que trabaja en el proyecto.
Un vuelo sobre un campo de investigación de 70 metros por 150 metros puede recolectar docenas de imágenes con cientos de bandas espectrales. Se necesita tiempo para procesar los datos, por lo que el equipo de investigación busca acelerar el procesamiento de imágenes.
Wang está trabajando con dos colaboradores. Phil Townsend, profesor en el departamento de ecología de bosques y vida silvestre en UW-Madison, utiliza tecnologías de detección remota. Paul Mitchell, profesor y economista agrícola de UW-Extension, ayudará con el análisis económico que informa las recomendaciones de aplicación de nitrógeno del modelo informático.
"Dr. El grupo de Townsend ha creado un programa que hace que el procesamiento de imágenes sea realmente eficiente ”, dijo Wang.
Crosby está recopilando mediciones del suelo, recopilando datos de parcelas de investigación en diferentes etapas de crecimiento de la papa. Está estudiando el índice de área foliar, el contenido total de nitrógeno de la hoja y la vid, y factores ambientales como la humedad y temperatura del suelo, la radiación solar y la velocidad del viento. En la cosecha, medirá el rendimiento total de tubérculos y el perfil de tamaño.
Luego, desarrollará modelos para vincular las imágenes hiperespectrales con las mediciones terrestres. Utilizará imágenes de temporada para predecir el estado del nitrógeno de los cultivos en tiempo real. Con la orientación de Mitchell, también utilizará el estado del nitrógeno del cultivo modelado durante la temporada, junto con datos de factores ambientales, para predecir la productividad de los tubérculos al final de la temporada y el rendimiento económico.
“Con los problemas relacionados con los nitratos en las aguas subterráneas, necesitamos encontrar formas de hacer un mejor uso de nuestros aportes de fertilidad; tenemos la esperanza de que el nuevo proyecto de Yi pueda ayudar a dirigir esos esfuerzos ”, dijo Andy Diercks, un productor de papa en Coloma Farms LLC.
“Las imágenes hiperespectrales tienen el potencial de mostrar la respuesta de la planta a las deficiencias en las entradas antes de que el ojo humano pueda verlas”, dijo Diercks. “Si podemos ganar unos días para responder al estrés nutricional, el impacto en la salud de las plantas sería significativo. Y la posibilidad de utilizar menos insumos para remediar la situación sería beneficioso para todos ".
El proyecto está financiado por el Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura del Departamento de Agricultura de EE. UU. Visitar horticultura.wisc.edu o escríbenos a wang52@wisc.edu para obtener más información.
