AcreAtlas en Vlaming Groep zijn dit teeltseizoen begonnen met de praktijkontwikkeling van een systeem dat virusverdachte aardappelplanten vanuit de lucht lokaliseert. AI verwerkt de dronebeelden tot een taakkaart. De selecteur rijdt vervolgens met RTK-gps gericht naar de verdachte planten.
Yury Grims van AcreAtlas lichtte het systeem toe op de beursstand tijdens ATH. Een drone fotografeert het perceel met een hoge-resolutiecamera vrijwel loodrecht boven het gewas. Dit levert een uniform bovenaanzicht op. De overlappende opnamen worden gekoppeld aan positiegegevens en verwerkt tot een digitale perceelkaart.
Het AI-model zoekt naar afwijkingen in onder meer bladkleur, mozaïektekening, groei en gewasstructuur. Elke verdachte plant krijgt een gps-locatie. Deze punten verschijnen op een terminal op de selectiewagen. De bestuurder rijdt naar de aangegeven positie, beoordeelt de plant en verwijdert deze bij een ziekte- of rasafwijking.
“Volgens Grims detecteert het model in de huidige ontwikkelingsfase ongeveer tachtig procent van de afwijkende planten. Ter vergelijking: geoefende selecteurs herkennen en verwijderen volgens hem tijdens één visuele selectieronde circa zestig procent van de afwijkende planten.”
Praktijkgroep groeit in 2027 naar 13 telers
Acht pootgoedtelers leveren dit seizoen beelden en beoordelingen voor het trainen van het model. Momenteel sluiten er voor volgend jaar vijf telers aan die zelf met het systeem gaan vliegen. Dat aantal kan richting 2027 nog groeien, geeft Grims aan. Daarmee groeit de praktijkgroep naar dertien bedrijven. Daarnaast houden AcreAtlas en Vlaming Groep twee systemen in eigen beheer, waarmee zij flexibel bij meerdere telers vluchten gaan uitvoeren. De daar verzamelde beelden worden na controle en annotatie toegevoegd aan de trainingsdata voor het detectiemodel.
De telers controleren de detecties en annoteren de beelden. Zowel juist aangewezen planten als foutieve meldingen en gemiste afwijkingen leveren trainingsinformatie op. Door beelden uit verschillende rassen, percelen en groeiomstandigheden toe te voegen, moet het model nauwkeuriger en breder inzetbaar worden.
Verschil met andere systemen
Het concept verschilt van systemen met camera’s op de selectiewagen. Die beoordelen het gewas tijdens het rijden en kunnen verdachte planten direct markeren. AcreAtlas of de pootgoedteler zelf scant eerst met de drone het volledige perceel. Dat kan ook bij nat weer als er niet met de selectiewagen gereden kan worden.
De drone fotografeert het perceel vooraf vanuit de lucht. AI analyseert de beelden, markeert verdachte planten en koppelt deze aan een gps-locatie. De beelden en detectiepunten worden als taakkaart naar de terminal op de selectiewagen gestuurd. Tijdens het rijden ziet de selecteur de volgende locatie naderen en krijgt hij een signaal om te stoppen. Op het scherm kan hij het dronebeeld vergelijken met de plant in het veld. Na visuele controle verwijdert hij de plant of registreert hij de melding als onterecht, waarmee het AI-model verder kan worden getraind.
Prioriteiten stellen
Telers kunnen bovendien prioriteiten stellen. Hoogwaardig pootgoed of een perceel met een hogere virusdruk kan vaker worden gescand dan een perceel met een lager risico. De vakkennis van de selecteur blijft voorlopig nodig, maar wordt gerichter ingezet.
Als vliegplatform dient een DJI Matrice 400 met hoge-resolutiecamera. De vliegtijd bedraagt circa vijftig minuten. Het toestel kan volgens de specificaties vliegen tot windsnelheden van twaalf meter per seconde. Een accu kan bij 230 V in ongeveer 45 minuten worden opgeladen. De investering bedraagt volgens Grims circa 65.000 euro. Dit omvat de drone met beeldregistratie, de AcreAtlas-software, een terminal en RTK-gps voor de bestaande selectiewagen. De drone kan daarnaast taakkaarten maken voor onder meer spotspraying tegen onkruid en variabele loofdoding. Daarmee is het systeem ook buiten de pootgoedselectie inzetbaar.
Tekst en beeld: Jan Geert Vedelaar
