Smartfarming staat of valt met interpretatie

De ontwikkelingen op het gebied van smartfarming zullen alleen maar sneller gaan. Het zal vooral voor jonge boeren en tuinders een uitdaging zijn de ontwikkelingen bij te blijven houden. Data verzamelen is één, maar een goede interpretatie van alle data is essentieel.

Het project Akkerbouw 2.0 Hightech Sensing liep 2 jaar en de resultaten op de slotbijeenkomst tonen aan dat er met drones, vliegtuigjes, spectraal camera’s, pushbroom camera’s en thermische camera’s heel veel perceel specifieke informatie te vergaren valt. Waar het om gaat is al die verzamelde data met elkaar te vergelijken en vervolgens tot een goede interpretatie te komen. En daar blijft gewoon het gezonde boerenverstand voor nodig. Dat is de conclusie op de afsluitende bijeenkomst van het Zeeuwse project op 11 februari.

Plan van aanpak

Herman Krebbers van Delphy presenteerde een plan van aanpak voor het eigen bedrijf. Ten eerste is het mogelijk om gebruik te maken van bestaande, gratis beschikbare, gegevens zoals die staan op websites als satellietbeeld.nl en akkerweb.nl. Het is zaak om de beginsituatie van een perceel goed in kaart te brengen, inclusief de huidige productie in vergelijking tot andere percelen. Op meerdere manieren zijn er bodemkaarten te maken die leiden tot een indeling in zones van een perceel.

Met monsteranalyses, bodemscans en metingen van de biomassa tijdens het seizoen zijn heel wat data over het betreffende perceel te verzamelen. Vergelijk alle input, koppel het aan de productiegegevens en probeer op die manier de verschillen tussen de zones te verklaren. Stel tenslotte een verbeterplan op om de verschillen uit het perceel te krijgen.

Voorbeeld uit de akkerbouw

Op de bijeenkomst werden voorbeelden uit het Zeeuwse akkerbouwproject getoond die lieten zien dat een verschil in gemeten biomassa niet automatisch een gebrek aan stikstof betekent. Op een perceel consumptie aardappelen werd de meeste productie gehaald bij de laagste biomassa. Na analyse van diverse bodemgegevens bleken het lage percentage lutum en een lager percentage organische stof verantwoordelijk voor de lagere productie.