Фото: із відкритих джерел
Дослідження показало, що використання дронів у поєднанні з моделями симуляції врожайності може значно покращити прогнозування врожайності та ефективність використання води для таких культур, як броколі.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Hortidaily.
Інститут водного та екологічного інженерії (IIAMA) Політехнічного університету Валенсії разом з Центром досліджень з опустелювання (CIDE) розробили методологію, яка поєднує моделі симуляції врожайності з даними, отриманими за допомогою дронів. Ця методологія оптимізує прогнозування врожайності та аналіз використання води для високоякісних овочевих культур, таких як броколі.
Методологія базується на Aquacrop, інструменті, розробленому Продовольчою та сільськогосподарською організацією ООН (FAO), який оцінює ефективність використання води та прогнозує кінцеву врожайність залежно від різних сценаріїв доступності води. Використовується відкрита реалізація Aquacrop OSPy на мові програмування Python, яка полегшує інтеграцію методів дистанційного зондування та асиміляції даних.
Для перевірки методології дослідники провели польовий експеримент з броколі протягом двох сільськогосподарських сезонів на експериментальній ділянці площею 0,2 гектара у східній Іспанії. Порівнювали два різні підходи до управління зрошенням: один керувався системою підтримки прийняття рішень Irrigation Advisor (IA), а інший базувався на досвіді фермера. Це дозволило оцінити потенціал технології у порівнянні з традиційними методами управління водою.
Під час валідації команда дослідників використовувала реальні дані, зібрані дронами під час трьох різних польотів, включаючи інформацію про покриття кроною рослин та випаровування. Інтеграція цих даних зменшила середньоквадратичну похибку (RMSE) на 12%, знизивши її з 1,67 до 1,47 тонни на гектар у порівнянні з симуляціями без даних з дронів.
Оцінки випаровування, отримані з термальних зображень та моделі балансу енергії двох джерел (TSEB), показали високу відповідність з прямими польовими вимірюваннями, отриманими за допомогою мікролізиметрії.
Це дослідження було виконане в рамках проекту DigitalRiego, фінансованого Агенцією інновацій Валенсії та Європейським Союзом через Європейський фонд регіонального розвитку (ERDF).