בעשאַס זיכער פּיריאַדז פון די גראָוינג צייַט, קאַרטאָפל גראָוערז מוזן קעסיידער מאָניטאָר די ניטראָגען סטאַטוס פון זייער קראַפּס צו צולייגן פערטאַלייזער אויף די מערסט עפעקטיוו וועג.
א פּראָסט פיר איז צו זאַמלען בלעטער פון געוויקסן אין יעדער פעלד און דעמאָלט שיקן זיי צו די לאַבאָראַטאָריע פֿאַר נייטרייט אַנאַליסיס. ין אַ ביסל טעג, גראָוערז באַקומען רעזולטאַטן וואָס ינדיקייץ צי מער ניטראָגען פערטאַלייזער איז דארף אָדער אויב די פאָרשטעלונג איז נאָרמאַל. דער סיסטעם אַרבעט, אָבער דעם פּראָצעס קענען זיין אַקסעלערייטיד, זאגט איך וואַנג, דאָצענט אוניווערסיטעט פון וויסקאָנסין-מאַדיסאָן, דעפּאַרטמענט פון האָרטיקולטורע.
"קלייַבן בלעטער נעמט אַ פּלאַץ פון צייט און מי," זאגט וואַנג.
"און מאל די רעזולטאַטן קענען זיין מיסלידינג, ווייַל די סומע פון נייטרייט אין די בלעטער קענען זיין ינפלואַנסט דורך פילע סיבות, אַזאַ ווי וועטער טנאָים אָדער די צייט פון מוסטערונג. אין אַדישאַן, די רעזולטאַטן טאָן ניט נעמען אין חשבון ספּיישאַל דיפעראַנסיז [ניטראָגען באדערפענישן] אין דעם פעלד.
פּראָיעקט פאַנדאַד USDA נאַשאַנאַל אינסטיטוט פון פוד און אַגריקולטורע, ינוואַלווז די זאַמלונג און פּראַסעסינג פון דאַטן פון אַ כייפּערספּעקטראַל אַפּאַראַט. עס איז אינסטאַלירן אויף אַ ואַוו (אַנמאַנד לופט פאָרמיטל) אָדער אַ נידעריק-פליענדיק ערקראַפט וואָס פליעס איבער די געלערנט קאַרטאָפל געביטן.
Wang ס מאַנשאַפֿט איז דעוועלאָפּינג קאָמפּיוטער מאָדעלס צו פֿאַרבינדונג בילדער צו אין-צייַט פאַבריק ניטראָגען סטאַטוס, טראָגן, קוואַליטעט און עק-סעזאָן עקאָנאָמיש קערט.
"מייַן שטעקן און איך האָפן צו אַנטוויקלען אַן אָנליין פּראָגראַם וואָס וועט גער כייפּערספּעקטראַל בילדער אין אינפֿאָרמאַציע וועגן ווען און ווי פיל צו פערטאַלייז אַזוי אַז גראָוערז קענען מאַקסאַמייז פּראַפיץ מיט מינימאַל ינווייראַנמענאַל פּראַל," זאגט וואַנג.
טרעוואָר קראָסבי, אַ גראַדזשאַוואַט תּלמיד אין וואַנג ס, "די סיבות וואָס פאַרשאַפן ענדערונגען אין די שטאַט פון די כופּע, אַזאַ ווי נוטריאַנט סטאַטוס, די בייַזייַן און פעלן פון נעץ אָדער קרענק, זענען פארבונדן מיט ספּעקטראַל רעפלעקטאַנס און קענען זיין וויזשוואַלייזד אין כייפּערספּעקטראַל בילדער. לאַבאָראַטאָריע.
אין אַ איין פלי איבער אַ 70 דורך 150 מעטער פאָרשונג פעלד, דאַזאַנז פון בילדער קענען זיין געזאמלט, יעדער מיט הונדערטער פון ספּעקטראַל באַנדס. צו פאַרגיכערן בילד פּראַסעסינג, וואַנג כייערד צוויי שליסל עמפּלוייז. Phil Townsend, פּראָפעסאָר פון וואַלד און וויילדלייף עקאָלאָגי, איז אַ פירער אין ווייַט סענסינג טעכנאָלאָגיע. Paul Mitchell, פּראָפעסאָר און מומכע אין דער דעפּאַרטמענט פון אַגריקולטוראַל און אַפּפּליעד עקאָנאָמיק, פירט אַן עקאָנאָמיש אַנאַליסיס פון וואָס אַ קאָמפּיוטער מאָדעל גיט רעקאַמאַנדיישאַנז פֿאַר ניטראָגען אַפּלאַקיישאַן.
Crosby, גענומען די פירן אין ערד מעזשערמאַנץ, געזאמלט דאַטן פון פעלד יבערבליק זייטלעך אין פאַרשידן סטאַגעס פון קאַרטאָפל וווּקס. דאָס כולל די בלאַט שטח אינדעקס, די גאַנץ ניטראָגען קאַנסאַנטריישאַן אין בלעטער און סטעמס, די נומער פון טובערס און די וואָג פון יחיד טובערס, ווי געזונט ווי ינווייראַנמענאַל סיבות אַזאַ ווי באָדן נעץ און טעמפּעראַטור, זונ - ראַדיאַציע און ווינט גיכקייַט. אין שניט, עס מעסטן די קוילעלדיק טראָגן פון טובערס און זייער גרייס.
Crosby דעמאָלט דעוועלאָפּעד ימפּרוווד מאָדעלס פֿאַרבינדונג היפּערספּעקטראַל בילדער צו ערד באזירט מעזשערמאַנץ. דער ציל איז צו פאָרויסזאָגן די ניטראָגען סטאַטוס פון קראַפּס אין פאַקטיש צייט און פאָרויסזאָגן די טראָגן פון טובערס אין די סוף פון די סעזאָן. אין דעם פונט, די פעלד אַרבעט און בילד פּראַסעסינג איז גאַנץ, און Crosby איז פאָוקיסינג אויף מאָדעל אַנטוויקלונג.
וואַנג וויידלי שאַרעס זיין פאָרשונג מיט די שטאַט 'ס קאַרטאָפל און גרינס גראָוערז. ער האט אַ גוטע שייכות מיט פאַרמערס אַריבער די שטאַט און פילע זענען קוקן פאָרויס צו זען די רעזולטאַטן פון זיין פאָרשונג.