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 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 specifieke informatie valt te vergaren. Waar het om gaat is al die verzamelde data met elkaar te vergelijken en vervolgens tot een goede interpretatie te komen. Daar blijft gewoon het gezonde boerenverstand voor nodig. Dat is de conclusie op de afsluitende bijeenkomst van het Zeeuwse project op 11 februari.

Voorbeeld consumptieaardappelen

Een mooi voorbeeld gaf Hans Moggré van Delphy aan de hand van diverse bodemkaarten. Bij het bepalen van de biomassa blijken er in een perceel flinke verschillen te zitten. De automatische reactie zou zijn op de slechte plekken stikstof bij te strooien. Dat gebeurde niet en uiteindelijk bracht het perceelgedeelte met de hoogste biomassa de laagste productie: 39 ton consumptieaardappelen per hectare, ten opzichte van 49 ton.

Uit bepalingen van het stikstofgehalte in het blad, bleek bij de minste biomassa de meeste stikstof aanwezig. Ook onderwatergewicht, K-getal en percentage lutum en organische stof werden in kaart gebracht. Daaruit bleek dat met name het lage percentage lutum van 4% ten opzichte van 21% verantwoordelijk was voor het opbrengstverschil. Ook het verschil in organische stof speelde een rol: 1% ten opzichte van 1,8%.

Het onderwatergewicht was bij de hoogste opbrengst 357 gram en bij de laagste 417. Het verschil daarin kon worden verklaard door het verschil in K-getal: 33 ten opzichte van 16. Moggré concludeert hieruit dat een variabele kalibemesting had kunnen leiden tot een homogener onderwatergewicht.