Opbrengstmeting verbeterd, maar kan nog beter

Meer dan drie decennia van ontwikkeling hebben de bruikbaarheid van plaatsspecifieke opbrengstmeting gestroomlijnd en de nauwkeurigheid vergroot. Dat leidde tot een grotere acceptatie van de hardware op de bedrijven zelf, en meer in het algemeen die van precisielandbouwsystemen.Deze vooruitgang is niet op zichzelf ontstaan. Doordat de collectieve rekencapaciteit exponentieel blijft toenemen, lijken gps- en opbrengstmetingtechnologie vandaag de dag in de verste verte niet meer op hun vroege voorgangers. De eerste technologie voor het in kaart brengen van de opbrengst is ontwikkeld door Ag Leader en kwam in 1992 commercieel beschikbaar voor boeren en loonwerkers.Het bedrijf voegde daar pas jaren later de gps-component aan toe, vooral omdat gps-technologie zelf in die tijd nog in de kinderschoenen stond, vertelt Karon Tracey-Cowan, iemand met 30 jaar ervaring in het gebruik, de marketing en de opleiding van boeren en agronomen op het gebied van precisielandbouwtechnologie in Canada.“We waren net begonnen met het samenvoegen van de locatie met die opbrengstinformatie. De vooruitgang in de apparatuur liep in grote lijnen gelijk op met de toename in precisie bij de positiebepaling”, zegt ze._{Lees verder onder de foto‘s}
In deze cabine zit een opbrengstmeetsysteem van Ag Leader. Dat bedrijf was in 1992 de eerste met een Yield Mapping-systeem in combinatie met gps. - Foto: ANP/ Hollandse Hoogte/Science Photo LibraryDifferentiële gpsOver het algemeen kwamen deze verbeteringen tot stand nadat het Amerikaanse leger – de oorspronkelijke ontwikkelaars van gps (global positioning system) – er definitief vanaf zag om in de satellietsignalen te pas en te onpas in naam van de nationale veiligheid een afwijking in te bouwen. De lancering van stationaire satellieten binnen het Waas-systeem hielp bij het corrigeren van afwijkingen (bekend als differentiële gps).“Plotseling waren we in staat om op een heel nieuwe manier met het maken van kaarten bezig te gaan”, aldus Tracey-Cowan. “We zaten midden jaren negentig rond 3 meter nauwkeurigheid, en dat verbeterde tot onder de 1 meter toen we Waas hadden.”Computergestuurd beheer van alle systemenVerbeteringen in andere dataverzamelingssystemen leverden ook een belangrijke bijdrage. Problemen waar de vroege opbrengstmeting mee kampte – zoals onnauwkeurige plaatsbepaling en perceelskaarten – zijn grotendeels uit de weg geruimd doordat de computertechnologie met sprongen vooruit ging.“Het ging niet alleen om de apparatuur. Er speelde een agronomische component. Al deze vormen van gegevensverzameling gebeurden parallel, los van elkaar”, zegt Tracey-Cowan. “Tegenwoordig is het geen kwestie meer van versnellingsbakken en schakelkasten. Het draait om het computergestuurde beheer van die systemen, en ze zijn gemakkelijk te beheren. Je moet gewoon leren hoe je ze moet gebruiken. Technologie gaat altijd vooruit – maar wat we nu hebben, vergeleken met waar we in de jaren negentig mee moesten doen: het is een wereld van verschil.”Voorheen frustreerde het combineren van soms kwalitatief mindere informatielagen (zoals bodemtoestand) het eindresultaat. - Foto: Ag LeaderNauwkeuriger en betere verwerking gegevensHoe ziet deze nieuwe wereld er dan uit? Voor Greg Kitching, een andere veteraan in teeltadvisering en technologieconsultant bij Premier Equipment, een grote dealer van apparatuur en agrarische serviceprovider in het Zuidwesten van Ontario, waren de verbeteringen in nauwkeurigheid en gegevensverwerking de belangrijkste veranderingen in de afgelopen twee decennia.“Ik heb het zien evolueren. We zijn van plus of min 5% nauwkeurig naar plus of min 1% gegaan. De huidige systemen zijn knap nauwkeurig.”Verschuiving naar zelfkalibrerende opbrengstmetingsapparatuurNaast de meer verfijnde gps-technologie komt die nauwkeurigheid deels voort uit een verschuiving naar zelfkalibrerende opbrengstmetingsapparatuur. Anders dan de meer traditionele systemen, die herhaaldelijk moeten worden gekalibreerd, is die minder gevoelig voor gebruikersfouten. Kitching noemt John Deere als een van de belangrijkste aanjagers achter deze ontwikkeling, die ondertussen trouwens op grote schaal is overgenomen door andere grote machinefabrikanten.“Het wordt steeds meer gemeengoed. Een rem op de nauwkeurigheid was het feit dat de teler aan het begin van het seizoen en voor alle verschillende gewassen de zaak opnieuw moest ijken. Met deze huidige systemen is dat niet meer nodig.” Daaraan toevoegend dat de populariteit van opbrengstmeting blijft stijgen nu de technologie standaard wordt ingebouwd in nieuwe apparatuur.Ook achteraf opbouwen op bestaande machines is al een tijdje populair. Zo ontwikkelde Ag Leader zijn oorspronkelijke systeem dusdanig dat het past op bestaande, gps-loze machines. Andere bedrijven boden destijds soortgelijke apparatuur aan, en er komen er nog steeds meer op de markt. Een voorbeeld hiervan is FarmTRX, een Canadees bedrijf dat een relatief goedkoop, eenvoudig te kalibreren opbrengstmetingsysteem levert op basis van optische sensoren.John Deere is een van de aanjagers van opbrengstmeting. En omdat de fabrikant deze technologie nu eenmaal in zijn machines inbouwt, stak het bedrijf ook veel geld en energie in de verwerking van de geoogste databrij via softwareplatforms. - Foto: John DeereVooruitgang in gegevensverwerkingHet verzamelen van nauwkeurige gegevens is één ding, maar er iets mee doen is andere koek. Een historische barrière voor de acceptatie van opbrengstmeting is de complexiteit van de gegevensverwerking geweest. Daarom staken fabrikanten van apparatuur volgens Kitching ook veel werk in nieuwe softwareplatforms.“De software om de gegevens te verwerken is enorm verbeterd. Deere heeft veel geld geïnvesteerd in die ontwikkeling. Het is voor hen immers belangrijk dat ze deze tools hebben, omdat opbrengstmeting in hun machines zit.”Tracey-Cowan heeft een soortgelijke verklaring. Verbeteringen in gps-, sensor- en algemene agronomische technologie maken dat meer gegevens beschikbaar komen, en ook nog eens van hogere kwaliteit. Als gevolg daarvan is kunstmatige intelligentie (AI) verbeterd, en dat zet door. “We hebben betere platforms om informatie te gebruiken en te combineren voor een duidelijker beeld. De grootste veranderingen zijn nu waarschijnlijk minder op het punt van hardware, en meer rond software: de visualisatie van informatie, de overdracht en de analyse”, zegt ze.De grootste veranderingen komen waarschijnlijk bij de software: betere overdracht, analyse en visualisatie van verzamelde informatie. - Foto: Jan Willem SchoutenKrachtiger AI en voorspellende reactieWat zit er nog in het vat aan opbrengstmetingtechnologie? Tracey-Cowan meent dat de algoritmen die momenteel worden gebruikt om metingen te vertalen naar resultaten en adviezen nog in de kinderschoenen staan. Voor de vooruitgang van kunstmatige intelligentie (AI) door toenemende hoeveelheden informatie geldt: the sky is the limit.Dat wil zeggen: betere algoritmen kunnen de huidige onnauwkeurigheden verhelpen. Die komen voort uit het combineren van meerdere informatielagen, waarvan sommige (zoals bodemtypering) minder betrouwbaar zijn dan andere. Optische sensoren kunnen ook nog beter, evenals hun kalibratie.De volgende generatie software denkt op basis van veranderingen vooruit en reageert proactiefKitching is het daarmee eens en noemt daarnaast universeel toepasbare algoritmen – in tegenstelling tot op zichzelf staande, (bedrijfs)eigen systemen – als een mogelijk aandachtsgebied. De vooruitgang in het algemeen hangt ook samen met verdere ontwikkelingen op het gebied van satelliet- en drone-beeldvorming.Verder wijst hij op voorspellende technologie die kan anticiperen op veranderingen in de kwaliteit van gewassen of andere perceelskenmerken als een gebied waarin nu wordt geïnvesteerd. “Ik verwacht dat de volgende generatie software in plaats van reactief te zijn, een vooruitdenkend AI-systeem zal zijn dat een verandering aan ziet komen en daarop reageert”, zegt hij.