Plantaardige productie

Voor de akker- en tuinbouw wordt gewerkt aan technologieën die bijdragen in een efficiëntere en duurzamere teelt van gewassen in de praktijk. Hiervoor wordt een combinatie van sensortechnologie, dataverwerking en toepassingstechnologie toegepast. .

Om variabiliteit binnen het perceel in kaart te brengen kunnen verschillende sensoren worden gebruikt (camera’s, hyperspectrale sensoren, lidar, reflectiesensoren, weegcellen, bodemscanners,…). Deze kunnen worden toegepast vanop verschillende platformen (tractor, oogstmachine, robot, drone of statisch) voor het monitoren van parameters m.b.t. de bodem, het gewas en het klimaat, vb. de plaatsen met een hogere onkruid- of ziektedruk, of zones met verschillen in bodemcompactie.

Sensoren generen een grote hoeveelheid (big) data, waarop dataverwerkingsalgoritmes (o.a. artificiële intelligentie, machine learning, deep learning) moeten toegepast worden om nuttige informatie te extraheren. Hieruit kunnen via beslissingsmodellen taakkaarten gemaakt worden voor plaatsspecifieke bewerking (bvb. het uitvoeren van een diepe bewerking) of plaatsspecifieke (variabele) toepassing van producten (gewasbeschermingsmiddelen, kunstmest, vloeibare mest, organische mest, kalk). Hierbij wordt de bewerking/dosis aangepast aan de specifieke noden van het gewas of de bodem.

We beschikken over de competenties voor het ontwikkelen en testen van prototypes, vaak in samenwerking met technologieleveranciers en landbouwers, bvb. voor het oogsten van nieuwe gewassen. Ook voor het automatiseren van processen en de ontwikkeling van robots is expertise aanwezig.

Lees meer over onze realisaties

Ook interessant

Algemeen 30/03/2021

Anomaliedetectie aardappel

foto aardappelveld
In dit project wordt toepassing van semi-supervised learning onderzocht voor anomaliedetectie in de aardappelteelt als beslissingsondersteunende tool voor de landbouwer en adviseur.
Algemeen 30/03/2021

Innoseta

Logo innoseta
Er is een waaier aan innovaties en goede praktijken voorhanden voor het toepassen van gewassenbescherming In dit project wordt dit alles op een overzichtelijke manier gebundeld in een online databank.
Algemeen 30/03/2021

Wikileeks

Drone boven preiveld
Binnen dit project wordt allerhande sensordata (bodemscans, bodemsensoren, drone- en satelliet beelden) gecombineerd om beredeneerder te bemesten in prei