Hyperspectrale dronecamera detecteert nutriëntentekorten in gewassen
Hyperspectrale dronecamera detecteert nutriëntentekorten in gewassen
In de afgelopen decennia is het landbouwkundig onderzoek in Nederland enorm versplinterd en uit elkaar gegroeid. En ja, boeren hebben vertrouwen in onderzoek, maar hun vertrouwen is niet onvoorwaardelijk. Ook sluit het onderzoek niet altijd goed aan op de urgente problemen waarmee boeren worstelen in de praktijk.
De initiatiefnemers van Crkls: Misset Uitgeverij, BO Akkerbouw, Wageningen University & Research, Aeres Hogeschool en Groen Kennisnet willen hier wat aan doen voor een toekomstbestendige landbouw in Nederland die nu voor grote uitdagingen staat.
Het kennisplatform Crkls wil het kaf van het koren scheiden en bewezen kennis gemakkelijk vindbaar maken voor boeren op een plek. De resultaten van alle onderzoeken en praktijkproeven in Nederland worden verzameld en door een onafhankelijke redactie beoordeelt en op een uniforme en compacte wijze gepubliceerd.
Op proefboerderij Marwijksoord ligt het bijzondere gebreksziekteveld, waar al bijna 75 jaar bepaalde voedingsstoffen zoals stikstof, kalium en fosfaat bewust worden weggelaten. Zo kunnen onderzoekers precies volgen hoe gewassen reageren op tekorten. Dit veld vormt nu het decor voor een test binnen de Publieke Private Samenwerking AGROS-II, die in 2024 van start ging.
Om specifieke nutriëntentekorten te detecteren zette een team van Wageningen University & Research dit groeiseizoen een hyperspectrale camera in, gemonteerd op een drone. Deze Nano Headwall HP-camera meet lichtreflecties van gewassen in een veel breder spectrum dan het menselijk oog kan waarnemen (400–1000 nm). Het doel: nagaan of tekorten aan voedingsstoffen in de plant zoals stikstof, kalium, zwavel, borium, fosfaat en magnesium via spectrale data te herkennen zijn.
Door het seizoen heen werden de gewassen op vijf momenten gemeten, vanaf de opkomst tot de latere groeifase. De eerste beelden laten verschillen zien in de spectrale data, maar toch benadrukken onderzoekers dat het nog te vroeg is om harde conclusies te trekken. “Dit jaar verzamelen we vooral data. Volgend jaar volgt de uitgebreide analyse”, aldus projectleider Johan Booij.
Het onderzoek dat tot begin 2028 loopt richt zich op het detecteren van afwijkingen in gewassen en het voorspellen van diagnoses. “Bij het stellen van een diagnose kan er aangesloten worden op bestaande gewasgroei- of ziektemodellen die voorspellen of er een hoog risico op bijvoorbeeld water-, stikstof- of ziekte-infectie is. Voor het detecteren van nutriëntentekorten is er nog weinig beschikbaar. De hoop is dat de hyperspectrale metingen de ontbrekende kennis kunnen leveren en de basis vormen voor een beslissingsondersteunend systeem voor boeren.”
De toepassing in de praktijk kan groot zijn. In de toekomst zou er volgens Booij een versimpelde en betaalbare sensor ontwikkeld kunnen worden, die bijvoorbeeld op een trekker, drone of spotsprayer wordt bevestigd. “Zo kan direct in het veld worden gemeten welke voedingsstoffen ontbreken en kan een adviesmodule gerichte aanbevelingen doen.”
Binnen het project AGROS-II wordt gewerkt aan digitale oplossingen die boeren ondersteunen bij precisielandbouw en gerichte gewasbescherming.