Gyakran előfordul, hogy a már amúgy is fejlett biomasszával rendelkező részeket nitrogénnel túltápláljuk. Ennek eredményeképp, ezeken a részeken a szárdőlés fokozottabban jelentkezhet, valamint a vegetatív részek (szár és levél) túlsúlya a beérést késlelteti a tábla más, biomassza tekintetében gyengébben fejlett részeihez képest, ami végezetül hozamveszteséghez vezet.
Napjainkban egyre több technológiai vívmány és módszer ismeretes a táblán belüli talaj-, illetve növényheterogenitás felmérésére. A szenzortechnológia kínálhat erre egy megoldást. A növényszenzorok fejlettsége mára már elérte azt a szintet, amivel pontosan feltérképezhetjük és számszerűsíthetjük ezen eltérések mértékét táblán- és növénykultúrán belül is. A növények fejlettségét figyelembe véve, egy egyedi tápanyagszükséglet hozzárendelésével és a felesleges tápanyag-kijuttatás elkerülésével valósul meg a cél: a maximális hozam elérése.
A traktorra felszerelt úgynevezett „online” szenzorok valós idejű részspecifikus tápanyag- (nitrogén) kijuttatást tesznek lehetővé, miközben folyamatosan rögzítik a szkennelés során begyűjtött adatokat (GPS-koordináták, biomassza értékek, kijuttatott nitrogénmennyiség stb.). A piacon jelenleg használatban lévő rendszerek többsége az ún. optikai szenzorok családjába tartozik. Ezen belül öt különböző gyártótól származó típus van jelen az európai gazdaságokban (táblázat).
Ezen szenzorok működési elve alapvetően igen hasonlít egymáshoz. A növények felületéről visszatükröződő fényt különböző spektrumtartományban vizsgálják, úgy mint az emberi szemmel látható- és az infravörös közeli tartományban. A növényállomány a látható fény (350–790 nm) közel teljes egészét képes elnyelni. A talaj ezzel szemben másként nyeli el és tükrözi vissza a sugarakat. A kék fénytartomány (430 nm) hullámait kismértékben, míg a vöröset nagy mértékben reflektálja vissza (1. ábra). Eltérő talajszín és talajnedvesség eltérő hullám-visszaverődést eredményez az infravörös színtartományban. A növényállomány sűrűségének pontos felmérésében éppen ezért az infravörös fény játsza a legfontosabb szerepet, mivel a talaj és növény közötti különbség ebben a tartományban a legnagyobb. Az infravöröshöz közeli fényskálán a növények különbözőképp viselkednek, ami azt jelenti, hogy a visszatükröződés növény mértéke a növényborítottság erősségétől függ. A talajról visszaverődő infravörös és a vörös fénytartomány különbségéből rendkívül jól kiszámítható a növényborítottság értéke. Ez a mutató azonban egy majdnem teljes növénylefedettségnél minimális eltérést mutat, ami annak tudható be, hogy a növényi pigmentek ekkorra már olyan erős fényelésre képesek, hogy a különbség a különböző tartományok között minimális lesz. A növények nitrogénigénye és a biomassza erőssége alapján egy infravörös tartományhoz közeli index segítségével könnyen meghatározható.
Saját fényforrású és természetes fényforráson alapuló szenzorok
Ami a valós idejű (online) méréseken alapuló szenzorok technikai felépítését illeti, eltérő felhasználási formákat különböztetünk meg. A készülék által használt fényforrás fajtája alapján kétféle típus létezik. A passzív szenzorok nem rendelkeznek saját fényforrással, hanem a napfényt használják méréseik alapjául. Ennek egy klasszikus és talán legismertebb képviselője a YARA Passive N-Sensor. Az eszközben kettő darab spektrométer található. Az egyik közülük a napfény sugárzásának erősségét, míg a másik a növényállományról visszatükröződő fényt méri. A szenzor kiszámolja a két spektrométer által mért érték alapján az ún. „reflexiós értéket”. A pontos nitrogén fejtrágya kiszámolásában az N-Sensor egy hányadost számol (infravörös közeli/infravörös index), mely rendkívül jól alkalmazható a pillanatnyi nitrogén telítettség megállapításához (2. ábra). A passziv szenzor bevethetőségi ideje – évszaktól függően – 8.00 és 18.00 N-Sensor ALS óra között lehetséges (a felhős idő nincs befolyással a mérések minőségére).
Aktív fényforrású szenzorok, mint ahogy az a nevükben is benne foglaltatik, a méréshez szükséges fényt saját forrásból biztosítják. Ezáltal fontos előnyre tesznek szert passzív társaikhoz képest, mert bevethetőségi idejük napszaktól függetlenné válik. Műszaki felépítésüket tekintve minden aktív szenzor igen hasonló. Fényforrásuk egyszeri be- és kikapcsolása következtében mért, a növényről visszatükrözött reflexiós értékkel számolnak. Ezen szenzorcsalád napjaink legismertebb képviselője a YARA ALS-Sensor. Egyedi, rendkívül erős fényforrással felszerelt egységről van szó, mely a mérési ponttól távol, magasan is felszerelhető. Ezáltal kívül esik a hordozó jármű szennyeződési forrásaitól (pl. traktorkerék által felvert por, ill. sár), valamint a távolabb eső függesztési pontnak köszönhetően a mérés pontosságát nem befolyásolja a növényállomány váltakozó magassága sem. Ezzel ellentétben az alacsonyan felszerelt LED-szenzorok érzékenysége a változó növényméretre rendkívül nagy. Az összes szenzor esetében elmondható viszont, hogy a szkennelt felület nagysága nem terjed ki a vizsgált tábla egészére. A tapasztalatok azt mutatják, hogy ez egyáltalán nem jelent problémát a növényheterogenitás mértékének táblán belül történő felmérésében, ugyanis a szenzor által mért adatok reprezentatív értékűek a tábla egészére vonatkozólag. A ténylegesen mért felület nagysága a szenzor felfüggesztésének magasságától függ! A YARA N-Sensor mérési felülete megközelítőleg 10 m², a merőleges mérési szélesség pedig 4 m. A Holland Scientific és a Fritzmeier cég által forgalmazott szenzorok mérési felülete 3 m, amit viszont szintén kettő darab szenzor egyidejű felszerelésével lehet elérni.
Gyakorlati felhasználás
A Müncheni Műszaki Egyetem Gépészmérnöki Kara már 10 éve foglalkozik szenzorkísérletekkel különböző növénykúltúrákban, kiélezett hangsúlyt fektetve a nitrogénfelvétel mérésére. Az eredmények azt mutatják, hogy az évek során a YARA passziv N-Sensor kimagaslóan a legpontosabb, melynek köszönhetően referencia alapként is szolgál más szenzor méréseknél.
A YARA ALS-Sensor és a CropCircle szenzorai szintén kiváló eredményeket mutatnak. A szenzorok precizitása egy nagyon fontos tényező, de még fontosabb az, hogy a mérések mögött állnak-e tudományos algoritmusok, melyek a mérésekhez pontos dózisokat rendelnek. Ezen agronómiai algoritmusok kidolgozásában eddig a YARA jutott legtávolabb.
A cég 15 évvel ezelőtt vezette be az első szenzorméréseken alapuló tápanyag-utánpótlási rendszerét, ami a mai napig mérvadó ebben a szakágban. Az első és a második nitrogén fejadag kijuttatási görbéje a szenzorértékkel egyenesen arányos, ami azt jelenti, hogy a gyengébben fejlett növényállomány magasabb, míg a fejlettebb részek alacsonyabb nitrogénmennyiségben részesülnek. A harmadik fajadag vagy más néven minőségi fejtrágya kijuttatása egy fordított algoritmussal valósul meg. A magasabb dózist itt a fejlettebb rész kapja a nagyobb szemtermés és magasabb fehérjetartalom elérése végett.
Összeségében elmondhatjuk, hogy a mezőgazdaság – a jelenlegi tehnológiai fejlettség mellett – egy olyan korba lépett, ami egy modern gazdaságot a rendelkezésre álló tápanyag-utánpótlási és más beruházási költségek mellett, az eddigieknél sokkal nyereségesebbé tud tenni. Haladjunk a korral és éljünk a lehetőségekkel!
Siflis André
A cikk szerzője: Siflis André
