Một cánh đồng ngô điển hình ở mùa phát triển cao điểm. (Ảnh: Kaiyu Guan)
Nếu không có công nghệ cảm ứng tiên tiến, con người chỉ nhìn thấy một phần nhỏ của toàn bộ quang phổ điện từ. Đối với Vệ tinh nó có thể nhìn thấy toàn bộ phạm vi của quang phổ điện từ – từ các tia gamma năng lượng cao, đến các sóng nhìn thấy, sóng hồng ngoại và sóng vi ba năng lượng thấp từ các lò vi sóng. Các hình ảnh và dữ liệu mà chúng thu thập có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp. Ví dụ, các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Illinois Hoa Kỳ đang khai thác dữ liệu vệ tinh để có một bức tranh hoàn thiện hơn về đất trồng trọt và để ước tính năng suất cây trồng như loại cây ngô.
Kaiyu Guan nói: “Ở những nơi mà chúng ta chỉ thấy màu xanh lá cây của cây trồng, thì hình ảnh vệ tinh cho thấy nhiều thông tin hơn về những gì thực sự xảy ra ở lá cây và ngay cả bên trong tán lá cây đó. Một nhà khoa học về môi trường thuộc đội Kaiyu Guan và là tác giả chính về nghiên cứu “Sử dụng các dải quang phổ khác nhau và nhìn chúng một cách tổng quát cho thấy thông tin phong phú để cải thiện năng suất cây trồng”.
Guan nói đây là công việc mà lần đầu tiên thu thập có rất nhiều dãy quang phổ, bao gồm sóng thuộc vùng nhìn thấy, hồng ngoại, sóng nhiệt và sóng năng lượng thấp, và đo lượng huỳnh quang tán xạ do ánh sáng mặt trời gây ra để cùng xem xét ở các vụ mùa.
“Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một khung tích hợp được gọi là hồi quy đa biến để phân tích tất cả các dữ liệu với nhau. Thông tin đặc biệt liên quan đến điều kiện thực vật và năng suất cây trồng”.
Khi chúng ta lấy ra thông tin được chia sẻ từ mỗi bộ dữ liệu, những dữ liệu còn lại là thông tin duy nhất liên quan đến điều kiện thực vật và năng suất cây trồng”.
Nghiên cứu cho thấy nhiều bộ dữ liệu vệ tinh chia sẻ thông tin chung liên quan đến sản phẩm nông nghiệp cây trồng phát triển trên bề mặt.Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra các dữ liệu vệ tinh khác nhau, có thể tiết lộ những lo ngại về môi trường mà kinh nghiệm về cây trồng liên quan đến hạn hán và nhiệt.
Guan nói rằng thách thức của quan sát cây trồng là hạt giống, năng suất cây trồng là gì, phát triển bên trong tán, nơi mà chúng ta không thể nhìn thấy từ phía trên cao xuống. John Kimball thuộc Đại học Montana là cộng tác với Guan và đồng tác giả của bài báo nói: “Các sóng nhìn thấy hay cận hồng ngoại được sử dụng để giám sát cây trồng chủ yếu nhạy cảm với tán ở lớp phía trên, nhưng lại cung cấp ít thông tin về thảm thực vật sâu và điều kiện đất đai ảnh hưởng đến trạng thái và năng suất cây trồng”.
Guan nói: “Nghiên cứu của chúng ta cho thấy dữ liệu sóng năng lượng thấp radar ở dải quang phổ – Ku chứa thông tin hữu ích duy nhất về sự tăng trưởng của cây trồng (các sản phẩm nông nghiệp). Bên cạnh thông tin về các sản phẩm nông nghiệp, nó còn có thêm thông tin liên quan đến áp lực nước cây trồng vì sự nhạy cảm của sóng năng lượng thấp ảnh hưởng đối với lượng nước trong tán, và sóng năng lượng thấp cũng có thể thâm nhập vào tán và đi xuyên qua một phần hay toàn bộ tán. Chúng ta cũng có thể tìm thấy thông tin từ vùng sóng nhiệt về thông tin áp lực nước và nhiệt độ. Thông tin này cho chúng ta biết khi nào mở hoặc đóng lỗ chân lông ở cây trồng hít thở và hấp thụ cacbon để tăng trưởng”.
Đồng tác giả David Lobell (Đại học Stanford), người đã tạo ra ý tưởng với Guan, nói rằng tận dụng tất cả các dữ liệu vệ tinh này cùng nhau làm tăng khả năng giám sát cây trồng và năng suất cây trồng.
Guan nói: “Đây là thời đại của dữ liệu lớn. Làm thế nào để hiểu được tất cả các dữ liệu sẵn có, để tạo ra thông tin hữu ích cho nông dân, các nhà kinh tế, và những người khác cần biết năng suất cây trồng là một thách thức quan trọng. Đây sẽ là một công cụ quan trọng và mặc dù chúng ta bắt đầu với Corn Belt ở Hoa Kỳ, điều này có thể được sử dụng để phân tích đất trồng trọt ở bất cứ nơi nào trên hành tinh”.
Nghiên cứu “Các giá trị được chia sẻ và duy nhất của dữ liệu vệ tinh quang học, huỳnh quang, nhiệt và vệ tinh vi sóng để ước tính năng suất cây trồng quy mô lớn ” được xuất bản trong tạp chí Viễn thám về Môi trường. Tác phẩm được lấy ý tưởng và trình bày bởi Kaiyu Guan thuộc đội của tác giả và David Lobell từ Đại học Stanford và được đồng tài trợ bởi một nhóm nghiên cứu của Jin Wu (Phòng thí nghiệm Quốc gia Brookhaven), John S. Kimball (Đại học Montana), Martha C. Anderson (USDA ARS), Steve Frolking (Đại học New Hampshire), Bo Li ( Đại học Illinois), và Christopher R. Hain (NOAA).
Công Hoan (lược dịch)
Nguồn: https://www.sciencedaily.com/releases/2017/08/170816134701.htm