Minder Chemie in de Praktijk Landbouw op Algoritmes

Transcriptie

1 Minder Chemie in de Praktijk Landbouw op Algoritmes Landbouw zonder Chemie(?) Koen van Boheemen WUR

2 Precisielandbouw Precisielandbouw is een bedrijfsmanagementvorm waarbij planten en dieren heel nauwkeurig die behandeling krijgen die ze nodig hebben, optimaal naar ruimte en tijd, binnen economische en maatschappelijke randvoorwaarden Cyclus van detectie, beslissen, uitvoeren en evalueren Verschillende technieken beschikbaar GPS, sensoren, computers, autonome voertuigen, robots Arbeid steeds meer beperkende factor Uitkomst: Meer met minder én beter

3 Precisielandbouw 1.0 RTK-GPS besturing Vaste rijpaden (CTF)

4 Precisielandbouw 2.0 Metingen en monitoring Grond, gewas, opbrengst (simpele) Beslismodellen herbicide, loofdoding, stikstof Variabele toepassingen Spuiten, kunstmest Opbrengstmeting (voornamelijk) tarwe Fruit?

5 Precisielandbouw 3.0 Geavanceerde beslismodellen met meerdere bronnen Variabel aardappels poten Slimme, connected machines Agrifac (drone -> Akkerweb -> spuit) Steketee IC weeder (actie + meting) Autonome machines voor simpele taken Aardappelopslag-robot Focus op individueel bedrijf/perceel Meten, beslissen, uitvoeren in 1 apparaat

6 Precisielandbouw 4.0 Cloud connected landbouw (big) data van buren helpt bij beslissen Groeimonitoring, constante vergelijking met groeipotentiaal Optimalisatie van inputs op basis van lessen uit het verleden + recente ervaring van buren Volledig autonome machines, aangestuurd door de cloud Meer tracability van producent naar consument Per plant landbouw?

7 Hoofddoel NPPL Hoofddoelstelling van de NPPL is verduurzaming van de landbouwsector versnellen door de adoptie van precisielandbouwtoepassingen in de praktijk te stimuleren. Toverwoord is transparantie In praktijk brengen, problemen aan de kaak stellen Overleggen met fabrikanten, overheid over oplossingen 7

8 Nationale Proeftuin deelnemers 8 Stef Ruiter

9 9

10 Variabel loofdoden Doel: Aardappels laten afsterven waardoor ze hard worden Stappen: Informatie verzamelen over het gewas (sensoren) Vertaling sensordata naar Minimaal Effectieve Dosering Minimaal Effectieve Dosering omzetten naar taakkaart voor de spuit Resultaat Egaal afgestorven gewas met minimale input chemie 10

11 Variabel loofdoden Herbicide data Klimaatdata, -voorspelling, bodemvocht FMIS: teeltdata Raseigenschappen Biomassa data (NDVI, WDVI, S1) statistisch model/rekenregels Biomassa-Minimum effectieve dosis WUR LoofddoAppVRA App op Akkerweb Overigen, o.a. onkruid

12 Stap 1: Meten Meten van de bovengrondse biomassa Tijdstip van meten zo dicht mogelijk bij tijdstip van toepassen Satelliet Gratis, maar niet altijd recent beschikbaar (wolken) Drone Duur, maar wel beschikbaar op het gewenste moment Verschillende vegetatie-indexen mogelijk 12

13 Stap 2: Vertalen Bepalen minimaal effectieve dosering (MED) NDVI of WDVI Flexibiliteit model Onkruid 2x spuiten REGLONE [L/A] NDVI 13 Risico laag Risico standaard Risico hoog Onkruid 2 maal - 1x 2 maal - 2x

14 Stap 3: Importeren & uitvoeren Akkerweb maakt taakkaart letterlijk en figuurlijk op maat voor machine Letterlijk: breedte machine wordt meegenomen in model Figuurlijk: verschillende bestandsformaten mogelijk Uniforme dosering: 2,5 L 300 L water per ha Variabele dosering: gem. 1,5 L 200 L water per ha 14

15 1. Data = dronebeeld 15

16 2. Beslis = doseerkaart uit Farmworks 16

17 3. Actie = machine taakkaart op Terminal 17

18 NPPL resultaten 2018 Plantmateriaal: Beter verdeeld GBM gebruik: 23 % (10-80 %) N gebruik: Bodemherbiciden vra 10% Phyophthora bestrijding timing en vra Bruto saldo: gelijk of iets beter (droogte...) Toename duurzaamheid: ja Inzichten: Componenten integreren vergt telers tijdengeld Vragen over kwaliteit sensordata 18

19 Samenvatting resultaten in word en beeld 19

20 20

21 In de pijplijn Aardappelopslag bestrijdingsrobot Precisie in fruitteelt (Fruit 4.0) Autonome metingen in Boomgaarden Bloembollen Selectieve oogst met robot Meerwaarde uit slimme machines Toelatingen 21

22 Bedankt voor uw aandacht Tel.: