奧爾胡斯大學的研究人員測試了使用衛星和無人機影像進行預測和預報 水 和 丹麥種植的馬鈴薯的氮狀況。
丹麥的第一個馬鈴薯塊莖於 1642 年在皇家植物園種植。不到 100 年後,丹麥農民開始種植這種塊莖蔬菜,這種蔬菜很快就成為丹麥餐桌上的最愛。 丹麥的馬鈴薯產量很高,有些年份甚至是歐洲平均產量的兩倍。 然而,馬鈴薯對水和氮 (N) 的缺乏非常敏感,而水和氮 (N) 的缺乏會伴隨氣候的變化。 奧爾胡斯大學等研究人員研究了更好地評估植物水和氮狀況的方法,以避免供應過剩或供應不足。 希望優化馬鈴薯生產,進而減少損失。
「我們的主要目標是研究將感測器和資料收集策略整合到現有營運服務中的潛力。 這樣,基於更好的地理訊息,我們將能夠改善對馬鈴薯種植者的灌溉和施肥建議。 此外,我們希望提高準確性並提高農民的採用率”,丹麥奧胡斯大學農業生態學系的 Mathias N. Andersen 教授說道,他是丹麥這項研究的負責人。
無人機和衛星
作為「潛力—馬鈴薯可變速率灌溉和氮肥施肥:利用空間變化」計畫的一部分,研究人員收集並整合了來自歐盟哥白尼計畫衛星 Sentinel-2 等的數據。 之所以選擇 Sentinel-2,是因為它可以免費取得資料、空間解析度高,而且衛星會在很短的時間內(最多 5 天)存取同一區域。
「北歐的天空可能非常多雲,即使在馬鈴薯生長的夏天也是如此。 雲層會使衛星影像變得相當模糊。 這就是為什麼我們選擇用無人機作為補充。 它們可以在雲層下移動,而且價格便宜且使用靈活”,農業生態學系的研究員 Kiril Manevski 說。
「我們在環境分析中比較了衛星和無人機的數據,並建立了受非生物因素影響的植物生長的生長模型。 我們發現最高氣溫顯著限制植物生長,而由於太陽輻射、大氣氣溶膠和雲之間的相互作用而產生的漫射輻射透過為較低葉層的光合作用提供能量來刺激生長。 高緯度地區的漫射輻射要大得多,而且與低緯度地區陽光充足的地區相比,高緯度地區的漫射輻射也明顯更加多雲。」農業生態學系博士生彭俊祥說。
「用於計算馬鈴薯生長的生長模型很好地捕捉了這種變化,使用了 哨兵2 和無人機數據”,他繼續說道。
可以詳細測量馬鈴薯的氮狀況
「我們選擇馬鈴薯作為試驗作物,因為它更容易測量地上和地下生物量,即淨初級產量。 然而,我們確信該程序也可以應用於其他作物”,Kiril Manevski 說。
能夠識別農作物的氮素狀態以了解它們是否需要施肥非常重要,這對於精準農業管理和保護環境都至關重要。 透過比較傳統(參數)和更「靈活」(非參數)的統計模型,研究人員對無人機和 Sentinel-2 的數據進行了進一步深入的分析。 每個模型和資料類型的結果用於計算氮需求,即馬鈴薯在季節任何時間在哪裡需要氮肥以及需要多少氮肥的問題。
「我們驚訝地發現,非參數模型對馬鈴薯氮狀態的預測準確度非常高。 在這種情況下,我們針對無人機和 Sentinel-2 數據將“隨機森林”回歸與傳統模型進行了比較”,彭俊祥說道,並補充說結果對於估計馬鈴薯氮需求至關重要。
可以使用氮需求的「錯誤訊號」來檢測乾旱脅迫嗎?
在完美的世界中,人們能夠準確估計植物的氮和水需求,但挑戰在於每個季節都不同。 例如,2017 年的夏季北歐大部分地區潮濕且涼爽,而 2018 年是乾旱脅迫研究近幾十年來最乾燥和最溫暖的夏季之一,丹麥該季節的氣溫為 28 度。 事實上,馬鈴薯產量顯著下降,甚至一些灌溉也沒有改善這種情況。
「研究表明,乾旱脅迫下的馬鈴薯表現出氮缺乏,而實際上根部區域有大量氮,植物只是無法利用它。 當乾旱壓力停止時,氮的吸收會恢復,儘管產量損失是不可逆的。 我們現在面臨的問題是,這種「錯誤訊號」對於及早發現乾旱脅迫並從而改善乾旱天的灌溉管理是否有用。 我們持續致力於以熱數據補充結果,即農田溫度異常的變化。 反射和發射數據的組合非常有前景,我們可以用它來檢測和管理乾旱脅迫”,Kiril Manevski 總結道。