Na de drukke voorjaarsmaanden waarin de basis is gelegd voor het teeltseizoen, zijn juli en augustus zijn toch ook spannende maanden voor de uiteindelijke opbrengst. Het is vooral een periode waarin het van belang is om het gewas gezond en vitaal te houden. Veel boeren maken een rondje langs de velden om het gewas te inspecteren. Hierbij wordt een stukje het veld in gelopen, een goed overzicht over het hele perceel krijg je daarmee niet altijd. Dan helpt het om gebruik te kunnen maken van beelden van bovenaf.
Het grote voordeel wanneer je vanaf enige hoogte kijkt, is dat je een veel beter overzicht krijgt en beter patronen kunt herkennen, zoals op onderstaande foto van een bietengewas vanaf honderd meter hoogte. Door deze informatie te verzamelen en vast te leggen, kun je die ook in een later stadium gebruiken, bijvoorbeeld zoals in het bovenstaande voorbeeld om plaatsspecifiek de bodem te verbeteren.
Remote Sensing
Bij de Databoerin zijn we al tien jaar bezig met gewasmonitoring met Remote Sensing. Remote Sensing, oftewel waarnemen op afstand, is de verzamelnaam van allerlei systemen waarmee op afstand kan worden waargenomen. Remote Sensing kan efficiënter zijn, want in een paar uur tijd heb je niet alleen een overzicht van de actuele status, maar je hebt die ook objectief vastgelegd voor later gebruik of vergelijking met andere beelden.
De technieken die hierbij zijn gebruikt, maken het bovendien mogelijk om zelfs méér waar te nemen dan wij als mensen van dichtbij kunnen. Denk hierbij aan het gebruik van multispectraal, of hyperspectraal camera’s of sensoren.
Zoals in de regenboog de verschillende kleuren gescheiden zijn, zo registreren deze sensoren ook de gewasreflectie van de verschillende kleuren apart. Daarbij is ook NIR (nabij infrarood) geregistreerd. Dit is het voor het menselijk oog niet-zichtbare deel van het licht en juist die reflectie in het NIR geeft belangrijke informatie over de gezondheid van de plant. Want voordat de plant zijn frisse groen kleur verliest, is al een reductie in gewasreflectie in het NIR waarneembaar, die met de sensor kan worden waargenomen.
Satellieten en drones
Er zijn natuurlijk verschillende mogelijkheden van Remote Sensing, maar satellieten en drones zijn wel de meest gebruikte platformen om data te verzamelen. Elk platform heeft voor- en nadelen. Waar de satellieten in een vast schema rondjes om de aarde cirkelen en beelden maken, moet je met drones wel zelf op tijd de vluchten plannen, zodat je de benodigde data verzamelt. Satellieten hebben echter ook last van bewolking, die beelden onbruikbaar maken. Drones hebben daar geen last van, maar zijn weer gevoelig voor regen en wind. Ze bieden wel een grote mate van flexibiliteit wanneer en hoe vaak er beelden zijn gemaakt.
Het belangrijkste verschil is wel de mate van detail tussen satelliet en dronebeelden, die je kunt waarnemen op de beelden. Voor een toepassing voor stikstof bijbemesting, afgestemd op de ontwikkeling van het gewas, zijn zowel beide platforms geschikt. Immers, de wijze van toediening is niet plantspecifiek, dus volstaat ook een bron, die ook niet cm-nauwkeurig is
Een voorbeeld is de bijbemesting van een tarwegewas dat in mei dit jaar bemest werd op basis van de Green Chlorophyl index uit Sentinel-2 satellietdata. Het kreeg precies de bemesting, die paste bij de behoefte van het gewas, dat daardoor netjes overeind bleef en resulteerde in een mooie opbrengst op zandgrond van ruim negen ton per hectare.
Een heel andere toepassing is onkruidbestrijding. Onlangs kreeg ik in het kader van een POP3-project TIP (Toepassing Innovatieve Precisietechniek) dronebeelden toegestuurd voor een proef met onkruidherkenning. Daarvoor waren die dronebeelden wel echt noodzakelijk, want om goed individuele planten te onderscheiden heb je toch wel een nauwkeurigheid (resolutie) van twee tot drie centimeter nodig. Dan volstaat zelfs geen vlucht op honderd meter hoogte, maar zul je ook veel lager (vijftien tot twintig meter) moeten vliegen.
Ideale keuze
‘Welk platform zou je zelf kiezen?’, wordt mij wel eens gevraagd. Ik vind dat lastig om daar een eensluidend antwoord op te geven. Je moet goed kijken naar welke eisen er worden gesteld door de toepassing die je ermee voor ogen hebt en dan kijken welke keuze je moet maken, zowel kijkend naar de praktische impact als naar de kosten en investeringen.
Zoals in de voorbeelden te zien is, bieden satellietbeelden prima mogelijkheden als basis voor variabele dosering toepassingen in de precisielandbouw. Maar ik ben ook gecharmeerd van het detailniveau en de fl exibiliteit van de drone, zodat je op (bijna) plantniveau het gewas kunt volgen. Ik hik echter tegen de investering in tijd om structureel beelden te verzamelen. In de kassen zie je dat er al autonome drones zijn, die automatisch elke paar dagen hun rondjes vliegen. Technisch is het mogelijk, maar qua regelgeving is dat het in het open veld nog niet toegestaan. Wanneer dat wel kan, dan zou dat mijn ideale oplossing zijn.
Rubriek ‘De Databoerin’
In de rubriek ‘De Databoerin’ behandelt dataspecialist Nicole Bartelds iedere editie van de Akkerbouwkrant verschillende onderwerpen die te maken hebben met Smart Farming. Hoe kun je met slim gebruik van data je teelt verbeteren de data uit het veld voor jou laten werken? Reacties kunt u sturen naar nicole@databoerin.nl.
Dit is een artikel uit de Akkerbouwkrant. Wil je deze thuis ontvangen? Klik hier.
