Het project Remote Sensing for Floriculture, waarbij een ai-model met behulp van dronebeelden schimmels bij tulpen en hyacinten herkent, krijgt een uitbreiding naar andere gewassen en ziekten. Van de nieuwe opzet maken ook satellietbeelden en sensoren deel uit. Uiteindelijk moet de technologie ook buiten de sierteeltsector inzetbaar zijn.
Door technologieën te combineren, moet nauwkeurig herkend worden welke planten bescherming nodig hebben. Het uiteindelijke doel is dat telers de ai- en dronetechnologie eenvoudig kunnen integreren in hun bedrijfsvoering. Ziektes zijn dan in een vroeger stadium op te sporen waarna gewasbeschermingsmiddelen efficiënter, duurzamer en met hoge precisie zijn in te zetten.
In de nieuwe fase van het project wordt onderzocht hoe nieuwe drones sneller kunnen vliegen en binnen minder tijd meer hectaren kunnen onderzoeken. ‘De huidige drones vliegen relatief langzaam en laag over percelen om de kwaliteit van de verzamelde beelden te garanderen. Deze beelden moeten tot op de millimeter nauwkeurig zijn. Door nieuwe inwintechnieken te gebruiken en deze resultaten te combineren met andere data, hopen we sneller en efficiënter data te kunnen verzamelen’, schrijft Remote Sensing for Floriculture.
Ook wordt gekeken naar het gebruik van zogenoemde ‘droneboxen’. Deze automatische systemen stellen drones in staat om zonder piloot geplande vluchten uit te voeren. De drones staan stand-by in een beschermde box op de velden en kunnen op ieder gewenst moment opstijgen voor realtime-dataverzameling.
Satelliet
Daarnaast doen satellietbeelden hun intrede. ‘De kwaliteit van satellietbeelden is de afgelopen jaren aanzienlijk verbeterd. Dit biedt mogelijk grootschalige inzichten die een betekenisvolle rol kunnen spelen bij dit type precisielandbouw’, aldus de organisatie. De satellieten moeten cruciale gegevens over omgevingsfactoren, zoals weersomstandigheden en bodemvocht, leveren. Naast drone- en satellietdata wordt gekeken of camera’s op tractoren, landbouwrobots en grondsensoren efficiënt kunnen zijn voor het verzamelen van relevante data voor ai-toepassingen. De combinatie van data moet het uiteindelijk mogelijk maken voorspellingen te doen over het ontstaan en de verspreiding van ziektebeelden.
Onderzoekers zullen zodra de lente aanbreekt veel in de velden te vinden zijn. Eind van dit jaar worden de eerste resultaten verwacht.
Computable Award
Remote Sensing for Floriculture won in 2024 een Computable Award in de categorie Digitale transformatie. Deelnemende organisaties zijn fieldlab Unmanned Valley, stichting Greenport Duin- en Bollenstreek, NL Space Campus, Economic Board Duin- en Bollenstreek en Holland Rijnland.
