आलू में नाइट्रोजन इनपुट के लिए एक नया उपकरण कैसे काम करता है

स्रोत: बढ़ती उपज

बढ़ते मौसम के कुछ हिस्सों के दौरान, आलू उत्पादकों को अपनी फसल की नाइट्रोजन स्थिति की नियमित रूप से निगरानी करनी चाहिए ताकि सबसे कुशल और टिकाऊ तरीके से खाद मिल सके।

एक सामान्य अभ्यास यह है कि प्रत्येक खेत में कई पौधों से डंठल इकट्ठा किया जाए, फिर उन्हें नाइट्रेट विश्लेषण के लिए भेजा जाए। कुछ ही दिनों में, उत्पादकों को परिणाम प्राप्त होते हैं जो बताते हैं कि अधिक नाइट्रोजन उर्वरक की आवश्यकता है या नहीं। सिस्टम काम करता है, लेकिन यह बेहतर हो सकता है, कहते हैं यी वांगमें सहायक प्रोफेसर एवं विस्तार टिकाऊ सब्जी उत्पादन विशेषज्ञ हैं विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालय-मैडिसनबागवानी विभाग.

वांग कहते हैं, "पंखुड़ियों को इकट्ठा करना समय लेने वाला और श्रमसाध्य है।" “और कभी-कभी परिणाम भ्रामक हो सकते हैं क्योंकि कई कारक पेटियोल नाइट्रेट संख्या को प्रभावित कर सकते हैं, जैसे मौसम की स्थिति या नमूना संग्रह के दिन का समय। साथ ही, परिणाम क्षेत्र के भीतर [नाइट्रोजन आवश्यकताओं की] स्थानिक भिन्नता को नहीं पकड़ पाते हैं।"

बचाव के लिए नया उपकरण

इन मुद्दों को संबोधित करने के लिए, वांग उच्च तकनीक वाले उपकरणों का एक सेट विकसित करने के प्रयास का नेतृत्व कर रहा है जो आलू उत्पादकों को उनकी फसलों की वास्तविक नाइट्रोजन आवश्यकताओं का आकलन करने के लिए संभावित रूप से आसान, तेज़ और अधिक व्यापक तरीका प्रदान करता है। परियोजना, द्वारा वित्त पोषित USDA राष्ट्रीय खाद्य और कृषि संस्थान, इसमें हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरे से डेटा एकत्र करना और संसाधित करना शामिल है। इसे यूएवी (मानवरहित हवाई वाहन) या कम उड़ान वाले हवाई जहाज पर लगाया जाता है जो विभिन्न नाइट्रोजन स्तरों पर उगाए गए आलू अनुसंधान भूखंडों पर उड़ता है।

वांग की टीम इन-सीज़न पौधे की नाइट्रोजन स्थिति और सीज़न के अंत की उपज, गुणवत्ता और आर्थिक रिटर्न के साथ इमेजरी को जोड़ने के लिए कंप्यूटर-सहायता प्राप्त मॉडल विकसित करती है। अंततः, परियोजना उत्पादकों को नाइट्रोजन के बेहतर प्रबंधन के लिए एक उपकरण देती है। वांग कहते हैं, "मुझे और मेरे सहयोगियों को एक ऑनलाइन कार्यक्रम विकसित करने की उम्मीद है जो उर्वरक कब और कितना लगाना है, इसकी जानकारी में हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों का अनुवाद करेगा, ताकि न्यूनतम पर्यावरणीय प्रभावों के साथ उत्पादकों के लिए अधिकतम लाभप्रदता हासिल की जा सके।"

यह कैसे काम करता है:

वांग की प्रयोगशाला में स्नातक छात्र ट्रेवर क्रॉस्बी कहते हैं, हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरे शक्तिशाली होते हैं, जो फसल चंदवा से प्रतिबिंबित सूरज की रोशनी के सैकड़ों या हजारों वर्णक्रमीय बैंड का पता लगाते हैं। वे कहते हैं, "ऐसे कारक जो कैनोपी स्वास्थ्य में भिन्नता पैदा करते हैं - जैसे पोषक तत्व की स्थिति, पानी की स्थिति, या रोग का दबाव - सभी वर्णक्रमीय परावर्तन से संबंधित हैं और इसलिए हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों में देखे जा सकते हैं।"

70 गुणा 150 मीटर के अनुसंधान क्षेत्र में एक उड़ान दर्जनों छवियां एकत्र कर सकती है, जिनमें से प्रत्येक में सैकड़ों वर्णक्रमीय बैंड हैं। छवि प्रसंस्करण में तेजी लाने में मदद के लिए, वांग ने दो प्रमुख सहयोगियों की भर्ती की। फिल टाउनसेंड, प्रोफेसर, वन और वन्यजीव पारिस्थितिकी विभाग, रिमोट सेंसिंग प्रौद्योगिकियों में एक राष्ट्रीय नेता हैं। पॉल मिशेल, प्रोफेसर और विस्तार विशेषज्ञ, कृषि और अनुप्रयुक्त अर्थशास्त्र विभाग, आर्थिक विश्लेषण करते हैं जो कंप्यूटर मॉडल की नाइट्रोजन अनुप्रयोग सिफारिशों को सूचित करता है।

"डॉ। टाउनसेंड के समूह ने एक प्रोग्राम बनाया है जो इमेज प्रोसेसिंग को वास्तव में कुशल बनाता है, ”वांग कहते हैं। "हम इसमें शामिल होने को लेकर बहुत उत्साहित हैं।"

क्रॉस्बी ने जमीनी माप एकत्र करने का नेतृत्व करते हुए, आलू के विकास के विभिन्न चरणों में क्षेत्र अनुसंधान भूखंडों से डेटा एकत्र किया। इसमें पत्ती क्षेत्र सूचकांक, पत्ती और बेल की कुल नाइट्रोजन सांद्रता, कंद सेट और व्यक्तिगत कंद का वजन, और मिट्टी की नमी और तापमान, सौर विकिरण और हवा की गति जैसे पर्यावरणीय कारक शामिल थे। कटाई के समय, उन्होंने कुल कंद उपज और आकार प्रोफ़ाइल को मापा।

इसके बाद क्रॉस्बी ने हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजरी को जमीनी माप से जोड़ने वाले उन्नत मॉडल विकसित किए। लक्ष्य वास्तविक समय में फसल नाइट्रोजन की स्थिति की भविष्यवाणी करना और सीजन के अंत में कंद उत्पादकता और आर्थिक रिटर्न की भविष्यवाणी करना है। अब तक, फ़ील्ड कार्य और छवि प्रसंस्करण पूरा हो चुका है, और क्रॉस्बी मॉडल विकास पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।

चौथी पीढ़ी के एंडी डिएरक्स कहते हैं, "भूजल में नाइट्रेट के आसपास राज्य में सभी मुद्दों के साथ, हमें अपने प्रजनन इनपुट का बेहतर उपयोग करने के तरीके ढूंढने की ज़रूरत है, और हमें उम्मीद है कि यी की नई परियोजना उन प्रयासों को निर्देशित करने में मदद कर सकती है।" आलू उत्पादक कोलोमा फार्म, इंक. “क्षमता महत्वपूर्ण है। यी की नई परियोजना वास्तव में [नाइट्रोजन प्रबंधन में] आगे बढ़ने का अवसर दर्शाती है।"

परिणाम उत्पादकों को प्रभावित करते हैं

वांग अपने शोध प्रयासों के निष्कर्षों को राज्य के आलू और सब्जी उत्पादकों के साथ व्यापक रूप से साझा करती हैं। राज्य भर के किसानों के साथ उनके अच्छे कामकाजी संबंध हैं और कई लोग उनके शोध निष्कर्षों और अनुप्रयोगों का उत्सुकता से इंतजार करते हैं।

डिएर्क्स कहते हैं, "हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग में मानव आंखों द्वारा उस प्रतिक्रिया को देखने से पहले इनपुट में कमियों के प्रति पौधे की प्रतिक्रिया दिखाने की क्षमता होती है।" “अगर हम पोषक तत्वों के तनाव पर प्रतिक्रिया करने में कुछ दिन हासिल कर सकें, तो पौधों के स्वास्थ्य पर इसका प्रभाव काफी महत्वपूर्ण होगा। स्थिति को सुधारने के लिए कम इनपुट का उपयोग करने की संभावना का उल्लेख नहीं किया जा सकता है - जो एक गंभीर जीत-जीत होगी।

/ कृषि विज्ञान