一项由大学的研究人员组成的新基金旨在缩小数据收集、建模和决策之间的差距，这样作物生产者就可以更容易地决定是否灌溉。该计划由**拨款九十万元资助，有可能同时节省财政和水资源。

该项目包括三个部分，部分大学都将与本州的合作伙伴和生产商合作，验证远程收集的土壤湿度和天气数据，并为较终产品的设计提供信息，这些较终产品对生产商的决策有用。

遥感*关凯宇**了这个项目，普林斯顿大学副研究水文学家弗兰兹和潘明担任机构负责人。

自然资源学院副教授Franz说：“我们有遥感、建模和实地数据，但是我们想知道如何较好地结合和使用这些数据来做出更好的灌溉决策。”“目前，主要的问题是，我们没有大量的实时灌溉数据来帮助验证遥感和建模数据，使之对决策有用。”

通过无人驾驶*行器、飞机或卫星收集到的天气、土壤和灌溉数据存在着某些问题：云量、地球通过时间、比例尺--数百米或米宽，而不是所需的10米，所有这些都阻碍了做出知情决定的能力。

农民有自己的一套障碍。随着农场逐渐扩大--在某些情况下，50至60英里--不可能同时检查整个农场的降雨量。考虑到一个中心枢纽灌溉系统需要三到四天的时间才能完成农田的循环，较终的结果是农民在五天的时间内根据不准确或缺失的信息做出决策。

未来三年，研究人员将致力于完善卫星收集的数据，以便将其纳入数学模型，准确地表示每日的天气、作物和灌溉信息；然后通过实地监测验证这些数据。

“一旦我们通过网络传播了这些信息，我们希望通过用户的反馈和更多的本地化数据，让它变得更好，因为项目负责人可以查看这个应用程序，但如果只有我们，它就没用了。”