Cientistas da Universidade de Illinois, com a ajuda de membros da Illinois Corn Growers Association, desenvolveram um novo, método escalonável para estimar a produtividade da cultura em tempo real. A pesquisa, publicado em Sensoriamento Remoto do Meio Ambiente , combina medições de campo, uma rede única de câmeras em campo, e de alta resolução, dados de satélite de alta frequência, fornecendo estimativas de produtividade altamente precisas para safras em Illinois e além.

"Nosso objetivo final é fornecer informações úteis aos agricultores, especialmente no nível de campo ou nível de subcampo. Anteriormente, a maioria dos dados de satélite disponíveis tinha resolução espacial e / ou temporal grosseira, mas aqui aproveitamos novos produtos de satélite para estimar o índice de área foliar (IAF), um proxy para a produtividade da cultura e rendimento de grãos. E sabemos que as estimativas de satélite são precisas porque nossas medições terrestres concordam, "diz Hyungsuk Kimm, um estudante de doutorado no Departamento de Recursos Naturais e Ciências Ambientais (NRES) na U of I e autor principal do estudo.

Kimm e seus colegas usaram dados de refletância de superfície, que mede a luz refletida na Terra, de dois tipos de satélites para estimar o LAI em campos agrícolas. Ambos os conjuntos de dados de satélite representam melhorias importantes em relação às tecnologias de satélite mais antigas; eles podem "ver" a Terra em uma escala fina (resolução de 3 ou 30 metros) e ambos retornam ao mesmo ponto acima do planeta diariamente. Uma vez que os satélites não capturam LAI diretamente, a equipe de pesquisa desenvolveu dois algoritmos matemáticos para converter a refletância de superfície em LAI.

Ao desenvolver os algoritmos para estimar LAI, Kimm trabalhou com fazendeiros de Illinois para instalar câmeras em 36 campos de milho em todo o estado, fornecendo monitoramento contínuo no nível do solo. As imagens das câmeras forneceram informações detalhadas do solo para refinar as estimativas derivadas de satélite da LAI.

O verdadeiro teste das estimativas de satélite veio dos dados LAI de Kimm medidos diretamente nos campos de milho. Duas vezes por semana durante a temporada de cultivo de 2017, ele visitou os campos com um instrumento especializado e mediu a área foliar do milho manualmente.

No fim, as estimativas de satélite LAI dos dois algoritmos concordam fortemente com os dados "verdadeiros" de Kimm dos campos. Este resultado significa que os algoritmos entregues altamente precisos, informações confiáveis ​​da LAI do espaço, e pode ser usado para estimar o LAI em campos em qualquer lugar do mundo em tempo real.

"Somos os primeiros a desenvolver escalabilidade, alta temporal, dados LAI de alta resolução para os agricultores usarem. Esses métodos foram totalmente validados usando uma rede de câmeras sem precedentes para fazendas, "diz Kaiyu Guan, professor assistente no Departamento de NRES e professor Blue Waters no National Center for Supercomputing Applications. Ele também é o principal investigador do estudo.

Ter dados LAI em tempo real pode ser fundamental para um gerenciamento responsivo. Por exemplo, o método de satélite pode detectar campos com baixo desempenho ou segmentos de campos que podem ser corrigidos com práticas de gestão direcionadas, como gestão de nutrientes, aplicação de pesticidas, ou outras estratégias. Guan planeja disponibilizar dados em tempo real aos agricultores em um futuro próximo.

"A nova tecnologia LAI desenvolvida pela equipe de pesquisa do Dr. Guan é um avanço empolgante com potencial para ajudar os agricultores a identificar e responder aos problemas no campo de forma mais rápida e eficaz do que nunca, "diz Laura Gentry, diretor de pesquisa de qualidade da água da Illinois Corn Growers Association.

"Medições mais precisas de LAI podem nos ajudar a ser mais eficientes, oportuno, e tomar decisões que nos tornarão mais lucrativos. Os últimos anos foram especialmente difíceis para os agricultores. Precisamos de tecnologias que nos ajudem a alocar nosso tempo limitado, dinheiro, e trabalhe com mais sabedoria. A Illinois Corn Growers Association tem o prazer de fazer parceria com a equipe do Dr. Guan, e nossos membros agricultores ficaram felizes em ajudar os pesquisadores com acesso às suas safras para validar o trabalho da equipe. Estamos orgulhosos do avanço que esta nova tecnologia representa e animados para ver como a equipe de pesquisa da Guan a usará para agregar valor diretamente aos agricultores de Illinois, "Gentry acrescenta.