Com as ameaças de escassez de água complicando a necessidade de alimentar uma crescente população global, é mais importante do que nunca fazer a irrigação correta das plantações. O excesso de água pode esgotar o abastecimento de água local e levar ao escoamento poluído, enquanto mergulhar pode levar a um desempenho de colheita abaixo do ideal. No entanto, poucos agricultores usam ferramentas baseadas na ciência para ajudá-los a decidir quando e quanto regar suas plantações.

Um novo estudo conduzido pela Universidade de Illinois identifica obstáculos e soluções para melhorar o desempenho e a adoção de ferramentas de suporte à decisão de irrigação em escala de campo.

"Queríamos oferecer nossa perspectiva sobre como conseguir irrigação de precisão em escala de campo com as tecnologias mais recentes e avançadas de coleta de dados, estresse hídrico da planta, modelagem, e tomada de decisão, "diz Jingwen Zhang, pesquisador pós-doutorado no Departamento de Recursos Naturais e Ciências Ambientais (NRES) em Illinois e autor principal do artigo em Cartas de Pesquisa Ambiental .

Zhang diz que muitos agricultores confiam nas regras práticas tradicionais, incluindo observação visual, calendários de colheita, e o que os vizinhos estão fazendo, para decidir quando e quanto regar. Melhores dados e tecnologias mais avançadas existem para ajudar a tomar essas decisões, mas eles não estão sendo aproveitados atualmente em todo o seu potencial.

Por exemplo, alguns campos são equipados com sensores de umidade do solo ou câmeras que detectam mudanças na aparência da cultura, mas não há um número suficiente deles para fornecer informações precisas em todos os campos. Os satélites podem monitorar a vegetação do espaço, mas a resolução espacial e temporal das imagens de satélite costuma ser grande demais para ajudar na tomada de decisões em escala de campo.

Kaiyu Guan, professor assistente em NRES, Professor da Blue Waters no National Center for Supercomputing Applications, e líder do projeto no estudo, foi pioneira em uma maneira de fundir dados de satélite de alta resolução e alta frequência em um produto integrado de alta resolução espaço-temporal para ajudar a rastrear as condições do solo e das plantas.

"Com base na tecnologia de fusão de sensoriamento remoto e modelagem avançada, podemos ajudar os agricultores a obter uma solução totalmente escalável remotamente, "ele diz." Isso é poderoso. Pode ser uma tecnologia potencialmente revolucionária para os agricultores, não só nos EUA, mas também pequenos agricultores em países em desenvolvimento. "

Com tecnologia de satélite moderna e o modelo de fusão de Guan, a aquisição de dados não será um fator limitante em produtos futuros de irrigação de precisão. Mas ainda é importante definir o estresse hídrico da planta de forma adequada.

Historicamente, as decisões de irrigação baseavam-se unicamente em medidas de umidade do solo. O grupo de Guan recentemente pediu que a indústria agrícola redefinisse a seca, não com base apenas na umidade do solo, mas em sua interação com a secura atmosférica.

"Se considerarmos o continuum solo-planta-atmosfera como um sistema, que reflete o suprimento de água do solo e a demanda de água atmosférica, podemos usar essas métricas centradas na planta para definir o estresse hídrico da planta para acionar a irrigação, "Zhang diz." Mais uma vez, se usarmos nossos métodos de fusão de dados e modelagem baseada em processos, podemos obter irrigação de precisão com altíssima exatidão e também alta resolução. "

Os pesquisadores também analisaram os desafios em relação à adoção pelos fazendeiros de ferramentas de apoio à decisão existentes. Como os produtos atuais são baseados em fontes de dados não ideais, Guan diz que os produtores estão relutantes em mudar dos métodos tradicionais de regras práticas para ferramentas que podem não ser muito mais confiáveis. Interfaces de usuário não intuitivas, dados privados, e o tempo inflexível agravam o problema.

Trenton Franz, professor associado da Universidade de Nebraska-Lincoln (UNL) e co-autor, diz que os agricultores estarão mais propensos a adotar ferramentas de decisão de irrigação de precisão se forem precisas em escala de campo, flexível, e fácil de usar. Sua equipe e a de Guan estão trabalhando em tecnologias para preencher essa necessidade e testando ativamente a tecnologia em campos irrigados em Nebraska. Isso inclui a participação com Daran Rudnick, professor assistente da UNL e co-autor do estudo, no programa UNL Testing Ag Performance (TAPS), que se concentra na adoção de tecnologia e educação para produtores em toda a região.

"Estamos muito perto. Temos dados de evapotranspiração em tempo real, e estamos adicionando o componente de umidade do solo e o componente de irrigação. Provavelmente em menos de um ano, isso será lançado como um protótipo e pode ser testado entre a comunidade de agricultores, "Guan diz.