आलू उत्पादन: सटीक कृषि पद्धतियों का उपयोग करना

सटीक कृषि पद्धतियों में उत्पादक राजस्व बढ़ाने और पर्यावरण पर कृषि के प्रभाव को कम करने के उद्देश्य से फसल उत्पादन को अनुकूलित करने के लिए अधिक सटीक बीजारोपण, सिंचाई, उर्वरक और कीटनाशकों का उपयोग शामिल है। इस लेख में, हम आलू उत्पादन में परिवर्तनीय दर सिंचाई और रिमोट सेंसिंग जैसी पीए प्रथाओं के उपयोग पर चर्चा करेंगे।

इंटरनेशनल सोसाइटी ऑफ प्रिसिजन एग्रीकल्चर के अनुसार, "प्रिसिजन एग्रीकल्चर (पीए) एक प्रबंधन रणनीति है जो अस्थायी, स्थानिक और व्यक्तिगत डेटा को इकट्ठा, संसाधित और विश्लेषण करती है और बेहतर संसाधन उपयोग दक्षता के लिए अनुमानित परिवर्तनशीलता के अनुसार प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए इसे अन्य जानकारी के साथ जोड़ती है।" , कृषि उत्पादन की उत्पादकता, गुणवत्ता, लाभप्रदता और स्थिरता।

दूसरे शब्दों में, पीए सही काम, सही जगह, सही समय पर और सही तरीके से करने की संभावना प्रदान करता है। इनपुट की उच्च लागत के कारण आलू जैसी उच्च मूल्य वाली फसलों को पीए को अपनाने के लिए अच्छे उम्मीदवारों के रूप में पहचाना जाता है। इसके अलावा, आलू कंद की उपज और उत्पादन प्रथाओं और पर्यावरणीय स्थितियों के प्रति गुणवत्ता की संवेदनशीलता सटीक प्रबंधन को आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण बनाती है। 

परिवर्तनीय दर सिंचाई

परिवर्तनीय दर सिंचाई (वीआरआई) तकनीक केंद्र धुरी की लंबाई के साथ एक समान दर के बजाय परिवर्तनीय दर पर पानी लागू करती है। वीआरआई लागू करने के दो चरण हैं: सबसे पहले, मिट्टी की विद्युत चालकता (ईसी) या ऊंचाई मानचित्रण के आधार पर, क्षेत्र को विभिन्न प्रबंधन क्षेत्रों में विभाजित किया गया है; दूसरे, सिस्टम अलग-अलग नोजल (नोजल कंट्रोल वीआरआई) को चालू और बंद करके या धुरी की चलती गति (स्पीड कंट्रोल वीआरआई) को नियंत्रित करके विभिन्न प्रबंधन क्षेत्रों पर पानी की विशिष्ट मात्रा लागू करता है।

वीआरआई अलग-अलग फसलों या किस्मों, अलग-अलग प्रकार की मिट्टी, उच्च अपवाह क्षेत्रों या गीले और संतृप्त होने की संभावना वाले निचले क्षेत्रों और खेत के भीतर पर्यावरण की दृष्टि से संवेदनशील क्षेत्रों में अलग-अलग दरों पर पानी लागू कर सकता है। वीआरआई का व्यापक लक्ष्य अधिक और कम सिंचाई से बचना है ताकि पानी बर्बाद न हो और पानी का तनाव न हो, जबकि फसल की उपज और गुणवत्ता बनी रहे या बढ़े। 

In the summer of 2018, we conducted a study to quantify the benefits of using VRI on commercial potato (Russet Burbank) production in Wisconsin. We picked two fields irrigated with nozzle control VRI and speed control VRI respectively.

प्रत्येक क्षेत्र में, उच्चतम और निम्नतम क्षेत्रों के बीच लगभग 15 फीट की ऊँचाई का अंतर था। कटाई के समय, हमने सबसे शुष्क क्षेत्र, सबसे अधिक प्रतिनिधि/औसत क्षेत्र और प्रत्येक क्षेत्र के सबसे गीले क्षेत्र की कंद उपज और गुणवत्ता का मूल्यांकन किया। नोजल नियंत्रण वीआरआई (चित्र 1ए) के तहत, औसत क्षेत्र की तुलना में सबसे गीले क्षेत्र में उपज में उल्लेखनीय कमी (लगभग 140 सीडब्ल्यूटी/ए, पी<0.05) थी। सबसे शुष्क क्षेत्र से उपज औसत क्षेत्र की तुलना में थोड़ी अधिक (लगभग 20 सीडब्ल्यूटी/ए, पी>0.05) थी। गति नियंत्रण वीआरआई (चित्रा 1 बी) के तहत, तीन स्थानों के बीच कोई महत्वपूर्ण उपज अंतर नहीं था, हालांकि सबसे शुष्क क्षेत्र में संख्या औसत और सबसे गीले क्षेत्रों की तुलना में अधिक थी।

हमारे डेटा ने सुझाव दिया कि: 

• वीआरआई का उपयोग करने का एक बड़ा लाभ उपज और गुणवत्ता में सुधार करना है, इसलिए संभावित रूप से उस क्षेत्र के सबसे खराब (या उच्च अपवाह) क्षेत्र में लाभप्रदता में सुधार करना है जो कम सिंचाई के लिए अधिक संवेदनशील है। वीआरआई पौधों के जड़ क्षेत्र के भीतर मिट्टी की नमी बनाए रखने में सक्षम है;
• वीआरआई सिंचाई के पानी को बचा सकता है और खेत के निचले क्षेत्र में सिंचाई दक्षता में सुधार कर सकता है जो गीला या संतृप्त होता है। हालाँकि वीआरआई के तहत भी, निचले क्षेत्र में आलू की उपज और गुणवत्ता का प्रबंधन करना अभी भी चुनौतीपूर्ण है, क्योंकि पौधों में सड़न और खराबी की समस्या अधिक होती है;
• आलू की लाभप्रदता में सुधार करते हुए पानी बचाने के लिए वीआरआई एक आशाजनक प्रणाली है, लेकिन परिवर्तनशीलता वाले खेतों में इसे बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए इसे और बेहतर बनाने की आवश्यकता है। 

रिमोट सेंसिंग और मशीन लर्निंग

उपज और लाभप्रदता बनाए रखने के लिए, आलू किसानों को नाइट्रोजन के लिए फसलों की आवश्यकता को पूरा करना होगा। पर्यावरणीय क्षरण को कम करने और भूजल में नाइट्रेट को लेकर नियामक और कानूनी अनिश्चितता से जुड़े वित्तीय जोखिमों को कम करने के लिए, आलू किसानों को बढ़ते मौसम के दौरान सही समय पर नाइट्रोजन की सही मात्रा लागू करने में मदद करने के लिए नए प्रबंधन उपकरणों की आवश्यकता है। 

सीज़न में आलू के पौधे की नाइट्रोजन स्थिति की निगरानी के लिए आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली विधियाँ श्रम-गहन, समय लेने वाली, कभी-कभी भ्रामक होती हैं, और केवल क्षेत्र के भीतर साइट-विशिष्ट होती हैं। इसके अलावा, कोई भी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध उपकरण नहीं है जो रिमोट सेंसिंग इमेजरी का उपयोग करके सीजन के पौधे की नाइट्रोजन स्थिति और सीजन के अंत में कंद की उपज की भविष्यवाणी करने के लिए पूरे क्षेत्र के नक्शे तैयार करता है।

रिमोट सेंसिंग मौजूदा मौसम में फसल उत्पादन प्रबंधन प्रथाओं को बेहतर बनाने के लिए एक अभिनव, समय पर, गैर-विनाशकारी और स्थानिक रूप से व्यापक दृष्टिकोण है। रिमोट सेंसिंग आमतौर पर कई संकीर्ण वर्णक्रमीय बैंड (~ 3-10 एनएम) प्रदान करता है, जो फसल पोषक तत्वों की सूक्ष्म अवशोषण विशेषताओं को पकड़ सकता है। अब तक कई अध्ययनों से संकेत मिला है कि रिमोट सेंसिंग को फसल मापदंडों/चरों, जैसे पत्ती क्षेत्र सूचकांक, बायोमास, पत्तेदार एन एकाग्रता, आदि की भविष्यवाणी करने के लिए प्रभावी ढंग से लागू किया जा सकता है। 

फसल लक्षणों की भविष्यवाणी/मॉडल बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियाँ मुख्य रूप से वर्णक्रमीय संकेतों और क्षेत्र माप के बीच भविष्यवाणी एल्गोरिदम के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करती हैं। एक विशिष्ट मॉडल भविष्यवक्ता वनस्पति सूचकांक (VI) है, जो दो या दो से अधिक वर्णक्रमीय बैंड पर परावर्तन के गणितीय संयोजन हैं। उदाहरण के लिए, क्षेत्रीय और वैश्विक स्तर पर वनस्पति की गतिशीलता की निगरानी के लिए इसके सरल अनुप्रयोग के कारण पिछले अध्ययनों में सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक (एनडीवीआई) का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। 

हमने तीन मशीन लर्निंग मॉडल (निर्णय वृक्ष (डीटी), समर्थन) पर अध्ययन किया है vector मशीन (एसवीएम) और रैंडम फॉरेस्ट (आरएफ)) जिसने 2018 और 2019 में दो बढ़ते मौसमों में चार आलू की किस्मों (सिल्वरटन और लेकव्यू रसेट सहित दो रसेट, स्नोडेन और होडैग सहित दो चिपर्स) की एन स्थिति और अंतिम उपज की भविष्यवाणी करने के लिए एनडीवीआई का उपयोग किया।

हमारे प्रारंभिक परिणामों ने संकेत दिया कि एनडीवीआई में आलू की एन स्थिति की भविष्यवाणी करने की काफी क्षमता है, जो डंठल संख्या 3-एन, पूरी पत्ती कुल एन, या पूरी बेल कुल एन के साथ-साथ सीजन के अंत की कुल उपज (तालिका 4) द्वारा इंगित की गई है। हमने मॉडलों के लिए फिट की अच्छाई मापने के लिए 2 से 0 तक की रेंज वाले R1 का उपयोग किया। R2 जितना अधिक होगा, पूर्वानुमान उतना ही बेहतर होगा। यदि R2 0.75 से अधिक है तो यह एक बहुत अच्छी भविष्यवाणी मानी जाती है। 

दोनों वीआरआई प्रणालियों के तहत, सबसे गीले क्षेत्र के कंदों में सबसे शुष्क और औसत क्षेत्रों की तुलना में कम विशिष्ट गुरुत्व था, और नोजल नियंत्रण प्रणाली के तहत अंतर महत्वपूर्ण था (तालिका 1)।

चित्र 2 से पता चला कि प्रत्येक खेत के सबसे गीले क्षेत्र के कंदों की लंबाई और चौड़ाई का अनुपात काफी अधिक था। तदनुसार, की घटनाएँ अधिक थीं

दोनों क्षेत्रों के सबसे गीले क्षेत्रों से कंदों में खोखला दिल, और गति नियंत्रण प्रणाली (तालिका 2) के तहत अंतर महत्वपूर्ण था।

48°F के तहत भंडारण के दौरान, हमने दोनों क्षेत्रों के सबसे गीले क्षेत्रों में कंदों में सड़न की अधिक घटना देखी (चित्र 3)। ऐसा माना जाता है कि संतृप्त मिट्टी में उगाए गए कंदों की सतह पर बड़े आकार के कंद होते हैं, जो खेत में और भंडारण के दौरान रोगजनकों के लिए सही प्रवेश बिंदु बनाते हैं।

इसके अलावा, हमने गति नियंत्रण वीआरआई प्रणाली की सिंचाई दक्षता (आईई) की गणना की (नोजल नियंत्रण वीआरआई की संख्या उपलब्ध नहीं थी), और इससे पता चला कि औसत क्षेत्र की तुलना में सबसे गीले क्षेत्र में आईई में महत्वपूर्ण सुधार हुआ था। मैदान। सबसे शुष्क क्षेत्र में IE औसत से थोड़ा अधिक था (तालिका 3)।

नाइट्रोजन की स्थिति के लिए, पेटियोल नाइट्रेट-एन की भविष्यवाणी करने के लिए एनडीवीआई का उपयोग करने से पूरे पत्ते के कुल एन और पूरे बेल के कुल एन की तुलना में, दोनों प्रकार के आलू के लिए सर्वोत्तम आर 2 परिणाम उत्पन्न हुए। कुल उपज की भविष्यवाणी के लिए, डीटी और आरएफ एसवीएम से बेहतर थे, और परिणाम 2019 के लिए 2018 से बेहतर थे (तालिका 4, ऊपर)।

अब तक हमने पाया है कि: 

• 1) निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन समर्थन से बेहतर हैं vector आलू के लिए मौसम के दौरान नाइट्रोजन की स्थिति और मौसम के अंत में उपज की भविष्यवाणी करने वाली मशीन;
• 2) पत्तियों या लताओं में कुल एन की तुलना में एनडीवीआई और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके पेटियोल नाइट्रेट-एन का बेहतर अनुमान लगाया जा सकता है। हम मॉडलों को मान्य करेंगे और आलू की अधिक किस्मों पर अधिक वर्षों के डेटा का उपयोग करके इस कार्य का विस्तार करेंगे।

लेखक हमारे शोध के वित्तपोषण के लिए विस्कॉन्सिन आलू और सब्जी उत्पादक संघ, विस्कॉन्सिन कृषि, व्यापार और उपभोक्ता संरक्षण विभाग, विस्कॉन्सिन उर्वरक अनुसंधान परिषद और विस्कॉन्सिन-मैडिसन कॉलेज ऑफ एग्रीकल्चरल एंड लाइफ साइंसेज को धन्यवाद देना चाहेंगे।

- यी वांग विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय के बागवानी विभाग में सहायक प्रोफेसर हैं। वह स्पुडमैन के इमर्जिंग लीडर अवार्ड की पूर्व विजेता हैं।

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