Aanleiding
Op boerenbedrijven komt steeds meer data beschikbaar te gebruiken om management duurzamer te doen. Het betreft een breed pallet van data over o.a. bodem, klimaat, gewas, ziekten/plagen/onkruiden/plantstress/biodiversiteit en gewasmanagement. Informatie over gewas en (on)gewenste biota/stress komt steeds meer van sensoren die de gewassen op gezette tijden scannen. Deze sensoren zitten dan op gangbare mechanisatie of autonome platforms geplaatst die regelmatig door de gewassen rijden (of er over heen vliegen) en sturen data naar portals van sensoreigenaren en (liefst ook) het BedrijfsManagementSysteem (BMS).
Er is behoefte aan software tools die kennis kunnen afleiden vanuit de vele data die nu op perceel- en bedrijfsniveau beschikbaar komt. Het modelbedrijf/Field Lab van BvdT heeft een BMS ingericht. Hier bovenop is behoefte aan data analyse tools die data combineert tot nieuwe kennis en voorspellingen. Pixelfarming Robotics ontwikkelt een data analyse omgeving, Pixelfarming Academy, voor data vanuit camera’s en andere sensoren via artificial intelligence software. Het lijkt meerwaarde te hebben deze omgeving te koppelen met BMS van de BvdT en enkele use cases te ontwikkelen. Het BMS van de BvdT bestaat uit Akkerweb/FarmMaps software van wur (www.akkerweb.nl) en Dacom (www.dacom.nl; teeltregistratie). Informatie over de tool van Pixelfarming Robotics is te vinden op https://pixelfarmingrobotics.com/pixelfarming-academy#pixelfarming-academy
Op YouTube is een uitgebreide uitleg te zien van de Robot One en het platform (4:14 tot 9:01) https://www.youtube.com/watch?v=XYeIa7BHjOM’
Doel
Het doel is aantonen van de meerwaarde van koppeling van Pixelfarming Academy data analyse aan Akkerweb in het BMS van BvdT. Onderzocht wordt hoe via deze koppeling data en agronomische modellen tot meerwaarde gebracht kunnen worden via innovatieve artificial intelligence. De use cases zijn:
Gewasgroeivoorspelling in dienst van slimme stikstofbemesting
Onkruiddetectie in dienst van plaats specifieke bestrijding
