המחקר עוסק בפיתוח כלי תומך החלטה לממשק השקיה מיטבי בחיטת חורף באמצעות שילוב חישה מרחוק (Remote Sensing), דימותי רחפן ולוויין (UAV & Satellite Imagery), מדידות קרקע ומודלי גידול מכאניסטיים. במסגרת המחקר יפותחו מודלים מבוססי Machine Learning, מדדי מצב מים, ומערכות לניטור תוך־עונתי של LAI, ביומסה, כלורופיל ו־Crop Water Stress Index (CWSI) באמצעות חישה תרמית, מולטי־ספקטרלית ולידר. המחקר כולל ניסויי השקיה מבוקרים וניסויים מסחריים ברחבי ישראל, תוך שימוש ב־Sentinel-2, Google Earth Engine ומפות יבול, במטרה לקדם Smart Irrigation בחיטה (wheat).
דרישות:
בעלי תואר שני. תואר ראשון או שני בחקלאות, גיאוגרפיה, מדעי המחשב, הנדסת תעשיה וניהול וכדומה עם תשוקה למחקר, יחסי אנוש טובים, מוכנים לעבודה בשדה ויכולת למידה עצמאית.
התיזה תהיה חלק ממיזם מחקרי בין־תחומי רחב בנושא ממשק השקיה בחיטה להעלאת היצרנות, בהובלת ד”ר רואי בן־דוד ובשיתוף חוקרים מתחומי הקרקע והמים, הפיזיולוגיה, החישה והמידול. הסטודנט/ית יעבדו בהנחיה משותפת של ד”ר איתי הרמן מהפקולטה לחקלאות ושל ד”ר יפית כהן. במסגרת העבודה במעבדת GeoAg ירכשו הסטודנטים ניסיון בחישה מרחוק, חקלאות מדייקת ומידול חקלאי, כולל עבודה עם רחפנים, מצלמות מולטי־ספקטרליות ותרמיות, LiDAR, דימותי לוויין (Sentinel-2), Google Earth Engine, GIS וניתוחים מבוססי Machine Learning. המחקר משלב עבודת שדה, ניתוח נתונים מתקדם ופיתוח כלים תומכי החלטה לחקלאות חכמה וניהול מים.
מתאימים/ות? שלחו קורות חיים לד”ר יפית כהן ב yafitush@volcani.agri.gov.il