Óriási eredményt értek el a NASA tudósai. A szakemberek sikeresen használták arra a Nemzetközi Űrállomásra felszerelt lézereket, hogy feltérképezzék velük, hol termesztenek kukoricát az északi féltekén. Ez abban is segíthet a gazdálkodóknak és a segélyszervezeteknek, hogy felmérjék az élelmezésbiztonsági aggályokat, és megértsék a lehetséges gazdálkodási változásokat, amelyek javíthatják a termelést a főbb kukoricatermelő régiókban - írta meg a Future Farming.

A Nemzetközi Űrállomáson található lézerek a NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) kutatásának részét képezik. Másodpercenként 242 gyors fényimpulzust küldenek le a Földre, amelyek visszaverődnek a bolygó felszínéről, és a segítségükkel létre lehet hozni a Föld felszínének háromdimenziós profilját. A GEDI elsődleges küldetése a fák magasságának és az erdő szerkezetének a mérése annak érdekében, hogy megbecsülje az erdőkben és mangrove erdőkben lekötött szén mennyiségét. A NASA Harvest által támogatott új kutatás azonban azt is feltárta, hogy ezek az adatok felhasználhatók a különböző típusú növények termesztésének feltérképezésére is, ami pedig fontos lehet a világ főbb növényei össztermelésének becsléséhez. A NASA szerint azonban nehéz volt megbízhatóan feltérképezni a terménytípusokat az űrből, mert sok növény ugyanúgy nézhet ki az optikai képeken.

David Lobell a Stanford Egyetem mezőgazdasági ökológusa, aki segít a NASA Harvest terméshozam-vizsgálatainak vezetésében. Ő és csapata elkezdte használni a GEDI-adatokat a kukorica feltérképezésére. Teljesen kifejlett állapotban egy átlagos kukoricaszár körülbelül egy méterrel magasabb, mint a többi növényé, ez a különbség a GEDI-profilokban is kimutatható. Ezt a betekintést felhasználva a GEDI lidar profiladatait kombinálták az Európai Űrügynökség (ESA) Sentinel-2 műholdjairól származó optikai képekkel. Három olyan régióban tudták távolról feltérképezni a kukoricát, ahol megbízható földi adatokkal igazolták megfigyeléseiket: Iowa államban az USA-ban, Kínában Jilin tartományban és Franciaországban Grand Est régióban. A Stanford-algoritmus 83% feletti pontossággal különböztette meg a kukoricát más növényektől. A Sentinel-2 adatokat egyedül használó modell összesített átlagos pontossága 64%-os volt.