Schoffeldata om onkruidbeheer te optimaliseren

Door de introductie van geautomatiseerde toepassingen is mechanische onkruidbestrijding de afgelopen jaren serieus naar een hoger plan getild. Maar hoe zet je velddata in voor een optimaal schoffelresultaat? Het is de vraag waar onderzoekers van Wageningen University and Research (WUR) samen met verschillende partners mee aan de slag zijn gegaan. “Preciezere applicaties als een grote stap in verduurzaming van de landbouw.”

Wiedmachines met camerasystemen

Veel wiedmachines zijn uitgevoerd met camerasystemen. In eerste bedoeld voor het herkennen van het gewas of de rij, om daar vervolgens de schoffels op aan te sturen. Sensorgegevens van de camerasystemen leveren een schat aan informatie op. Juist met die data zijn de WURonderzoekers aan de slag. Het geeft namelijk inzicht het aantal planten dat op het veld groeit, de groeistatus van de planten en het beste oogst moment, de prevalentie van onkruid, tekorten aan voedingsstoffen en droogtestress. Het onderzoek is een onderdeel van het Europese Internet of Food and Farm 2020-project. Er wordt zoveel mogelijk individuele gewasinformatie verzameld en gepresenteerd. Er wordt vervolgens gekeken naar een integratie met bedrijfssystemen, serviceproviders en machinefabrikanten.

Schoffeldata

De laatste stap is om het onkruidbeheer in tijd en plaats te optimaliseren. De basis is de Internet of Things (IOT)-technologie. “Daarmee willen we de landbouw productie verbeteren en het gebruik van resources verminderen”, verklaart Toon Tielen, onderzoeker agro- robotica. Er worden verschillende praktijk proeven opgezet. Ook de Added Value Weeding-data vormt belangrijk input voor het onderzoek. “Het project focust zich dus niet op het ontwikkelen van nieuwe schoffeltechnieken, maar om meer met deze informatie te doen, dit beschikbaar te maken en dit te combineren met andere IOT apparaten.”

Farm management systeem

Machinefabriek Steketee BV is een van de partners in het onderzoek. In het verleden heeft de WUR bijgedragen aan het vision-algoritme van de IC-weeder van de fabrikant. Voor het onderzoek is deze machine ingezet. “Verschillende parameters uit de beelden van de IC-weeder worden in een farm management systeem gelogd. Deze data, samen met de weerinformatie van een lokaal weerstation op het veld en een gewas-groeimodel, wordt gebruikt om een oogstvoorspelling te maken. Hierbij krijgt de teler inzicht in de verwachte oogstdatum, maar ook over de verdeling binnen zijn perceel.” …..