Vy över tranbärsmossar ovanför Little Trout Lake i norra Wisconsin den 18 oktober 2018 från NASA-USGS Landsat 8-data. Några av tranbären har blivit klarröda och är redo för skörd. Kredit:NASA
Bönder över Mellanvästern är i en kapplöpning för att avsluta skörden av sin majs, sojabönor och andra stapelvaror på Thanksgiving-middagsbordet innan den första skörden som dödar frysningen sätter in. Septemberregnen gjorde en sen skörd ännu senare. Kraftiga vårregn översvämmade miljontals hektar odlingsmark runt floderna Mississippi, Wisconsin och Missouri. Vissa bönder sådde aldrig; andra började tre veckor efter schemat.
Dessa förändringar och förseningar i jordbrukarnas planer i år gjorde USA:s jordbruksdepartements jobb att spåra och uppskatta växtproduktion med bondeundersökningar och markobservationer till en utmaning. För att möta det vände de sig till den gemensamma NASA - U.S. Geological Survey's Landsat 8-satellit för att fylla i de saknade bitarna.
Sedan 2008 har USDA:s National Agricultural Statistics Service, eller NASS, använt Landsat-data för att övervaka dussintals grödor i de lägre 48 delstaterna som en del av NASS:s Cropland Data Layer-program. Kredit:NASA/ Matthew R. Radcliff
"Under onormala växtsäsonger eller naturkatastrofer lyser satelliter", säger Rick Mueller, chef för USDA:s National Agricultural Statistics Service, eller NASS Spatial Analysis Research Section och chef för Cropland Data Layer Program i Washington. "Landsat är ett robust och oberoende sätt att validera vad vår statistik säger oss."
Sedan 2009 har NASS använt Landsat-data för att övervaka dussintals grödor, inklusive majs, vete, soja och bomull i de nedre 48 delstaterna som en del av NASS:s Cropland Data Layer-program.
Cropland Data-lagret använder Landsat och liknande sensorer för att identifiera vad som växer var. Separat använder NASS NASA:s Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) instrument ombord på Aqua- och Terra-satelliterna för att övervaka den dagliga vegetationens hälsa och tillväxtstadium, alla indikatorer på skörden.
"Landsat har varit ett av de enda sätten vi direkt kan mäta den globala livsmedelsförsörjningen", säger Brad Doorn, programchef för NASA:s tillämpade vetenskaper för vattenresurser och jordbruksforskning vid NASA:s huvudkontor i Washington.
Men "Det är inte alla satelliter", sa Mueller.
Tre ögonblick i ett tumultartat år för jordbruk norr om St. Louis, MO, som framgår av NASA-USGS Landsat 8-data. Till vänster är den 7 maj 2019, då kraftiga regn försenade plantering för många gårdar. 12 september 2019, i mitten, visar ljusgrönt, vilket betyder växande vegetation, men med en hel del bruna, kala fält. Till höger, 14 oktober 2019, indikerar det ljusbruna skördade fält medan mörkare brunt är fält som inte har såtts eller lagts i träda på hela sommaren. Kredit:NASA
Under ett typiskt jordbruksår förlitar sig NASS starkt på sina markobservationer och undersökningsdata. Över hela landet besöker NASS fälttjänstemän gårdar och mäter areal och tillstånd på planterade fält under hela växtsäsongen. NASS tar också emot odlingsarealdata från Farm Service Agency (FSA). Jordbrukare är skyldiga att självrapportera areal och markanvändningsinformation till FSA årligen. FSA använder uppgifterna för att fastställa betalning för federala program som skördförlust på grund av naturkatastrofer eller ekonomisk förlust från förändringar i marknadspriser.
Det här året var inget typiskt år. Bönder börjar vanligtvis plantera majs, sojabönor och andra grödor i maj. I Missouri, med 10 procent av statens åkermark under vattnet, hjälpte satellitbilder NASS statliga tjänstemän att se vilka fält och områden som påverkades mest av översvämningarna. De kunde också se vilka fält som hade grödor.
"Satelliter hjälpte oss att fylla i luckorna och visa vad som pågår i varje region i staten", säger Robert Garino, Missouri State Statistician med USDA. "Undersökningarna fungerar bra för att ge uppskattningar för staten som helhet men är inte utformade för att fånga vad som händer i specifika regioner inom staten."
I juni kunde flera bönder inte rapportera mängden hektar som såddes till Garinos kontor. De väntade på att deras fält skulle torka. I juli använde USDA satellitdata för att hjälpa dem att revidera produktionsuppskattningarna för juni.
Följande månad rapporterade nyhetsartiklar att bönder hade tvivel om USDA augusti avkastningsrapporter. "Det fanns mycket oro över deras noggrannhet," sa Garino. – Den allmänna känslan var att regnet och översvämningarna skulle orsaka både en minskning av skörden och en ganska kraftig minskning av skörden. Medan skördade hektar, särskilt för sojabönor, reducerades avsevärt, har skördeuppskattningarna i augusti hållit sig väl.”
NASS kommer att publicera det sista Cropland Data-lagret i januari 2020 och gör data tillgänglig för alla via CropScape-webbplatsen. Katastrofhanterare använder webbplatsens historiska data för att utvärdera skördeskador från årets översvämningar och andra naturkatastrofer. Resursförvaltare använder historiska data för att styra växtföljden, studera förändringar i markanvändningen och övervaka vattenanvändningen.
Nya satelliter och nya datapartnerskap hjälper NASS att förbättra sin förmåga att övervaka grödor i realtid. För närvarande använder datormodeller Cropland Data Layer för att beräkna månatliga avkastningsuppskattningar för majs och sojabönor.
Förutom Landsat 8, som lanserades 2013, ger partnerskap mellan USGS och den europeiska Copernicus-konstellationen ännu mer Landsat-liknande bilder gratis.
"Ju fler satelliter, desto bättre mår vi", säger Rick Mueller, chef för NASS Spatial Analysis Research Section och chef för Cropland Data Layer Program i Washington.
