Overslaan en naar de inhoud gaan
Home > Nieuws > Proeftuinproject onderzoekt inzet van slimme camera’s voor minder pesticidegebruik in aardappel- en fruitteelt

Proeftuinproject onderzoekt inzet van slimme camera’s voor minder pesticidegebruik in aardappel- en fruitteelt

Lommel – 9  juli 2019. Door hoogtechnologische camera’s op drones of tractoren te implementeren, worden plantenziektes op landbouwgewassen sneller gedetecteerd. Dat laat landbouwers toe om heel gericht te behandelen en dus minder pesticides te gebruiken. Om deze technologie echt te laten renderen  moeten er nog stappen gezet worden naar gebruiksvriendelijke toepassingen voor landbouwbedrijven.

Dat is het opzet van het ‘Smart Farming 4.0’ proeftuin project, waaraan zeven onderzoekscentra, waaronder Flanders Make, onder leiding van ILVO, het instituut voor Landbouw, Visserij en Voedingsonderzoek, meewerken. Smart Farming 4.0 loopt drie jaar, en focust op de aardappel- en de fruitsector.

Accurate kaarten van infectiehaarden

De landbouwsector staat voor enorme uitdagingen. We moeten in de toekomst meer voedsel produceren, maar tegelijkertijd moet de impact van de landbouw op het milieu kleiner worden. Hierin kan precisielandbouw een belangrijke rol spelen. In precisielandbouw wordt het veld opgedeeld in kleinere blokken, en wordt aan ieder blok precies de juiste hoeveelheid bestrijdingsmiddelen of meststof gegeven. Zo wint zowel het milieu als de boer, die meer opbrengst heeft en minder kosten.

Precisielandbouw is een efficiënte aanpak bij ziektebestrijding. Om zware oogstverliezen te vermijden, behandelden boeren vaak het hele veld met een gelijkmatige dosis pesticide. Als de landbouwer echter weet waar de infectiehaarden zich precies bevinden, kan de behandeling veel gerichter gebeuren.  Onderzoekscentrum imec ontwikkelde daarvoor hoogtechnologische, hyperspectrale camera’s die gemonteerd worden op drones of tractoren. Hyperspectrale sensoren kunnen verschillende golflengtes registreren die niet met het oog zichtbaar zijn en zetten die informatie om naar digitale beelden. Zo kunnen zeer gedetailleerde kaarten van de infectiehaarden opgesteld worden. Intelligente machines lezen daarna de kaart en zetten deze om in een gerichte behandeling.  

Onderzoekscentrum Flanders Make werkt aan manieren om het automatiseringsproces sneller te laten verlopen. De hard- en software wordt geïmplementeerd en sensorfusie wordt toegepast. Dat is de combinatie van data uit verschillende systemen om tot heel accurate gegevens te komen. Verhoogde nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van het systeem zijn belangrijke voorwaarden om de technologie breed ingang te laten vinden in de industrie.

Twee concrete toepassingen in de landbouw

Binnen het proeftuinproject worden twee concrete toepassingen geoptimaliseerd en getoond. De eerste toepassing is het opsporen van Alternaria bij aardappelen. Alternaria is een schimmelziekte die jaarlijks voor grote productieverliezen zorgt. De uitdaging is dat de camera’s in wisselende omstandigheden in staat moeten zijn om trefzeker het onderscheid te maken tussen een aangetaste en een niet-aangetaste plant, en heel het perceel moet nauwkeurig in kaart worden gebracht. Deze digitale infectiekaart kan dan gebruikt worden om intelligente spuitmachines aan te sturen voor een doelgerichte behandeling.  

De tweede toepassing is bacterievuur in de fruitteeltsector. Dit is een voor planten dodelijke ziekte die steeds meer voorkomt in Vlaanderen. Ze zorgt niet alleen voor forse economische verliezen, maar brengt ook de exportmogelijkheden voor de fruitsector in het gedrang. Het visiesysteem wordt geïmplementeerd op een tractor en neemt automatisch beelden. Zo worden arbeidsintensieve visuele inspecties vermeden en kan snel ingegrepen worden.  

Smart Farming 4.0: de partners

Voor de proeftuin ‘Smart Farming 4.0’ werken zeven onderzoekscentra samen, die elk een waaier aan expertises aanbrengen. Naast ILVO, Flanders Make en imec zijn ook Proefcentrum Fruitteelt vzw, VITO, KU Leuven, en de door VLAIO gesteunde innovatiecluster Smart Digital Farming betrokken.