250.000 euro voor ziektedetectie met drones

Het Vlaamse bedrijf Croptic en het Nederlandse Tective Robotics willen semi-autonome drones inschakelen om snel, betrouwbaar en accuraat de aardappelplaag op te sporen in gewassen.

Trefwoorden: #detectie, #drone, #landbouw, #ziekte

Lees verder

Nieuws

( Foto: slavkosereda - 123RF )

ENGINEERINGNET.BE - Om de biodiversiteit te herstellen en de impact van de landbouw op de natuur te reduceren, wil de Europese Green Deal het gebruik van pesticiden tegen 2030 te halveren.

Het Nederlandse mkb Tective Robotics en de Vlaamse kmo Croptic zien potentieel in precisielandbouw, data en AI om dit doel te bereiken en de landbouw te verduurzamen.

Ruben Van De Vijver, Croptic: “Bij precisielandbouw stel je exact vast wat een plant nodig heeft om optimaal te groeien. Dit vereist frequente en nauwkeurige metingen, geavanceerde algoritmes om vast te stellen wat elke plant nodig heeft en machines die deze doseringen kunnen aanbrengen op de juiste plant op het juiste moment."

"Dit is erg interessant in de aardappelteelt want die is verantwoordelijk voor bijna een derde van de gewasbeschermingsmiddelen in West-Europa. Door symptomen vroeg te detecteren en pesticiden gerichter toe te passen, kunnen we tot reducties in middelengebruik komen van 10-20% zonder oogstverlies. Via semi-autonome drones willen we die symptomen betaalbaar en schaalbaar opsporen.”

Voor het automatiseren van dronevluchten werkt Croptic samen met Tective Robotics. “Het unieke aan dit project is de inzet van semi-autonome drones,” aldus Jeffrey Miog van Tective Robotics.

“Deze staan bij de landbouwer op het erf gestationeerd als vervanger van dronepiloten. Door de vluchten te automatiseren en aan te sturen vanuit ons hoofdkantoor, vervalt de voorbereidings-, verplaatsing- en opstarttijd van een klassieke piloot zodat je per dag zo'n vier uur tijdswinst maakt, die te benutten is voor het detecteren van ziekten.”

Het beeldmateriaal dat Tective Robotics verzameld, gaat naar Croptic voor de analyse en het detecteren van onkruid, ziektes en insecten. Van De Vijver: “Wij ontwikkelen een model op basis van AI dat getraind en gevalideerd wordt via een human-in-the-loop-systeem."

"Daarbij garandeert een menselijke observator de kwaliteit van de modellen. Doel is om uiteindelijk tot een kaart met ziektedruk te komen. Dat laat de landbouwer toe tijdig in te grijpen wanneer een ziekte in het veld wordt opgemerkt.”

Om te kunnen experimenteren in praktijkomstandigheden doen de bedrijven een beroep op de proefvelden van het Vlaams Instituut voor landbouw-, visserij- en voedingsonderzoek en het Nederlandse Praktijkcentrum Voor Precisielandbouw.