Cookies op websites van de Mooivakman.nl

Deze website gebruikt functionele en analytische cookies die noodzakelijk zijn om de website zo goed mogelijk te laten functioneren. Deze cookies gebruiken geen persoonsgegevens en hier is geen toestemming voor nodig.

Daarnaast maken we gebruik van tracking cookies om website pagina’s te kunnen delen en op jouw voorkeuren af te stemmen. Geef hieronder jouw toestemming. Je instellingen kun je altijd weer wijzigen op de pagina over cookies.

Lees meer over onze cookies

Gericht onkruiden aanpakken met big data: bouwstenen zijn er

27 jul
do 27 jul 2023

Onkruidbeheer is van cruciaal belang, aangezien onkruiddruk voor 32 procent van de jaarlijkse opbrengstverliezen zorgt. Big data kan mogelijk een bijdrage leveren aan het gericht en effectief aanpakken van onkruiden. De technologie is beschikbaar volgens het recent gepubliceerde onderzoek op Crkls.

  • Onderzoeksinstituut: Wageningen University & Research
  • Gefinancierd door: EU (Horizon 2020), Ministeries Nederland en Servië
  • Betrouwbaarheidsscore: Geen, omdat het om literatuuronderzoek gaat.

Big data

De term big data slaat op datasets die zo groot zijn dat ze niet met gangbare statistische methoden kunnen worden geanalyseerd. Vaak zijn ze samengesteld uit data van verschillende bronnen. In de landbouw zijn dit bijvoorbeeld bodemkaarten, grondmonsters en de teeltregistratie. Verreweg de meeste data komen uit sensoren die continu meten, zoals weerstations en sensoren op machines. Een belangrijke en complexe stap is het vertalen van data, zodat alle eenheden en betekenissen met elkaar overeenkomen.

Verwerking

De meeste analysetechnieken voor big data komen voort uit machine learning. Een aantal van deze technieken kan worden ingezet bij het herkennen van onkruidhaarden. Vervolgens kan ook de toekomstige verspreiding van de onkruiden worden gemodelleerd. Zo kan een gebruiker bijvoorbeeld verschillende bestrijdingsscenario’s bekijken en kiezen wat het beste bij hem en de situatie past.

Privacy

Data zijn op een boerderij verzameld en worden veelal bij de technologie-aanbieder verwerkt. Daarom is het belangrijk om de privacy van deze data te waarborgen. Encryptie biedt hier mogelijkheden, maar dit zorgt er ook voor dat de verwerking meer tijd vraagt. Een belangrijk dilemma op de korte termijn is de afweging tussen veiligheid en verwerkingstijd.

Bestaande systemen

Op verschillende niveaus zijn er al systemen in de praktijk gebracht, zoals NemaDecide (inmiddels farmmaps) wat op aaltjes gericht is. ‘Gewis’ geeft op basis van algemene gegevens adviezen voor de te gebruiken middelen en de beste toepassingsmomenten.

Impactscore

Door het snel en effectief aanpakken van onkruidhaarden kan flink op gewasbeschermingsmiddelen worden bespaard.

Conclusies rondom onkruidbestrijding met big data

  • Big data analyses kunnen worden ingezet om onkruiden effectief te behandelen.
  • Big data kan voorspellende modellen voeden om onkruidhaarden beter op te sporen of zelfs te voorkomen.
  • Data privacy is een belangrijk aandachtspunt.

Bron: DeLoonwerker