Senza tecnologia di rilevamento avanzata, gli umani vedono solo una piccola parte dell'intero spettro elettromagnetico. I satelliti vedono l'intera gamma:dai raggi gamma ad alta energia, a visibile, infrarossi, e microonde a basso consumo energetico. Le immagini e i dati che raccolgono possono essere utilizzati per risolvere problemi complessi. Per esempio, i dati satellitari vengono sfruttati dai ricercatori dell'Università dell'Illinois per un quadro più completo dei terreni coltivati ​​e per stimare la resa delle colture nella cintura di mais degli Stati Uniti.

"Nei luoghi in cui possiamo vedere solo il colore verde nei raccolti, l'imaging elettromagnetico dei satelliti rivela molte più informazioni su ciò che sta realmente accadendo nelle foglie delle piante e persino all'interno della chioma. Come sfruttare queste informazioni è la sfida, "dice Kaiyu Guan, uno scienziato ambientale presso l'U di I e l'autore principale della ricerca. "Utilizzando varie bande spettrali e osservandole in modo integrato, rivela ricche informazioni per migliorare la resa delle colture".

Guan dice che questo lavoro è la prima volta che così tante bande spettrali, compreso visibile, infrarossi, termico, e microonde passivo e attivo, e le misurazioni della fluorescenza della chioma sono state riunite per esaminare le colture.

"Abbiamo utilizzato un framework integrato chiamato Partial Least-Square Regression per analizzare tutti i dati insieme. Questo approccio specifico può identificare le informazioni comunemente condivise tra i diversi set di dati. Quando estraiamo le informazioni condivise da ciascun set di dati, ciò che resta sono le informazioni uniche relative alle condizioni della vegetazione e alla resa delle colture".

Lo studio scopre che i numerosi set di dati satellitari condividono informazioni comuni relative alla biomassa delle colture coltivate in superficie. Però, i ricercatori scoprono anche che diversi dati satellitari possono rivelare stress ambientali che le colture subiscono in relazione alla siccità e al caldo. Guan afferma che l'aspetto impegnativo dell'osservazione delle colture è che il grano, che è ciò che riguarda la resa del raccolto, cresce dentro la chioma, dove non è visibile dall'alto. "Le bande visibili o nel vicino infrarosso tipicamente utilizzate per il monitoraggio delle colture sono principalmente sensibili alla chioma superiore, ma forniscono poche informazioni sulla vegetazione più profonda e sulle condizioni del suolo che influenzano lo stato idrico e la resa delle colture, " dice John Kimball dell'Università del Montana, un collaboratore a lungo termine con Guan e coautore del documento.

"Il nostro studio suggerisce che i dati del radar a microonde in banda Ku contengono informazioni unicamente utili sulla crescita delle colture, " dice Guan. "Oltre alle informazioni sulla biomassa, contiene anche informazioni aggiuntive associate allo stress idrico delle colture a causa della maggiore sensibilità alle microonde al contenuto di acqua della chioma, e il microonde può anche penetrare nella calotta e vedere attraverso parte o tutta la calotta. Troviamo anche che le fasce termiche forniscono informazioni sullo stress idrico e termico, " Guan dice. "Questa informazione ci dice quando le foglie aprono o chiudono i loro pori per respirare e assorbire il carbonio per la crescita".

Coautore David Lobell della Stanford University, che ha creato l'idea con Guan, afferma che sfruttare tutti questi dati satellitari insieme aumenta notevolmente la capacità di monitorare le colture e la resa delle colture.

"Questa è l'era dei big data. Come dare un senso a tutti i dati disponibili, generare informazioni utili per gli agricoltori, economisti, e altri che hanno bisogno di conoscere la resa del raccolto, è una sfida importante, " Guan dice. "Questo sarà uno strumento importante. E, anche se abbiamo iniziato con la cintura di mais degli Stati Uniti, questo quadro può essere utilizzato per analizzare i terreni coltivati ​​in qualsiasi parte del pianeta".

Lo studio, "I valori condivisi e unici dell'ottica, fluorescenza, dati satellitari termici e a microonde per la stima dei raccolti su larga scala, " è pubblicato in Telerilevamento dell'ambiente . Il lavoro è stato avviato e progettato da Kaiyu Guan della U of I e David Lobell della Stanford University. È coautore di un team multi-istituto di Jin Wu (Brookhaven National Lab), John S. Kimball (Università del Montana), Martha C. Anderson (USDA ARS), Steve Frolking (Università del New Hampshire), Bo Li (Università dell'Illinois), e Christopher R. Hain (NOAA).