Новые критерии оценки урожайности по спутниковым снимкам
Ученые разработали новую систему, позволяющую прогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур без необходимости огромного количества высококачественных данных.
Об этом сообщает superagronom.com ссылаясь на agropages.com.
В качестве способа оценки и прогнозирования урожайности исследователи Cornell предлагают использовать спутниковые фотографии для дистанционного измерения индуцированной солнцем флуоресценции хлорофилла (SIF). На примере кукурузы в США и пшеницы в Индии ученые обнаружили подход, который должен быть универсальным для любой культуры.
Флуоресценция хлорофилла – это красноватый свет, который повторно излучают фотосинтетические ткани и организмы, объясняет Ин Сун, соавтора и доцента кафедры почвоведения и растениеводства в Колледже сельского хозяйства и естественных наук (CALS).
«Это не скажет вам, сколько початков у кукурузы на поле, но первый шаг заключается в моделировании фотосинтеза с помощью флуоресценции. Ведь урожайность зависит от фотосинтеза», – добавила она.
Эта система базируется на спутниковых данных и является более дешевой в использовании и более быстрой для доступа, чем другие методы прогнозирования урожайности, говорят ученые.
По словам соавтора исследования Криса Барретта, этот инструмент можно использовать для прогнозирования уровня бедности в сельской местности, где большая часть экономики базируется на сельском хозяйстве. Это помогает организациям по оказанию продовольственной помощи и неправительственным организациям, чтобы ускорить оказание помощи.
Ин Сун добавила, что вместе с коллегами работает над дальнейшими исследованиями, позволяющими использовать этот вид инструмента в режиме реального времени, чтобы позволить фермерам быстро реагировать на изменения. В частности, в почве или для того, чтобы изменить стратегию орошения, чтобы улучшить здоровье и продуктивность сельхозкультур.
