Nieuwe software voorspelt gewasgroei: AI helpt boeren bij betere beslissingen voor de toekomst

AmsterdamOnderzoekers van de Universiteit van Bonn hebben nieuwe software ontwikkeld om de groei van akkerbouwgewassen te simuleren. Met behulp van duizenden foto's van veldproeven hebben ze een lerend algoritme getraind. Dit algoritme kan nu op basis van slechts één foto voorspellen hoe planten zich in de toekomst zullen ontwikkelen. De software stelt boeren in staat om nauwkeurig zaken zoals bladoppervlakte en oogstopbrengst in te schatten. De resultaten zijn gepubliceerd in het tijdschrift Plant Methods.

Het algoritme analyseert dronefoto's die tijdens een groeiperiode zijn genomen, zoals het volgen van de ontwikkeling van bloemkool onder bepaalde omstandigheden. Aan de hand van deze foto's voorspelt de AI toekomstige groei op basis van een vroege afbeelding. Hier volgen de belangrijkste kenmerken:

• Maakt gebruik van dronefoto's voor training
• Voorspelt toekomstige plantengroei
• Schat opbrengst en bladoppervlak

Lukas Drees van het Instituut voor Geodesie en Geo-informatie leidde het project. Hij zegt dat de software boeren zal helpen om betere beslissingen te nemen. Boeren kunnen keuzes zoals het gebruik van pesticiden of meststoffen in een virtuele omgeving testen. Zo kunnen ze zien hoe deze beslissingen de opbrengst van gewassen beïnvloeden.

De software kent beperkingen. Ze kan niet omgaan met plotselinge weersveranderingen, zoals een snelle temperatuurdaling of aanhoudende regen. In de toekomst wordt verwacht dat ze zal leren hoe om te gaan met deze veranderingen. Onderzoekers zijn van plan de software te verbeteren zodat zij beter kan voorspellen wat de gevolgen van dergelijke gebeurtenissen zullen zijn.

Ze gebruikten een andere AI om onder andere te bepalen hoeveel gewas uit de beelden zal worden geproduceerd. Zo kan het bijvoorbeeld vroeg in de groei de grootte van de bloemkoolhoofden voorspellen. Dit helpt bij de planning en maakt de oogst efficiënter.

Lees ook:

21 november 2024 · 08:55

Nvidia imponeert, maar Aziatische beurs reageert aarzelend op concurrentie.

Een belangrijk idee is het samen telen van verschillende gewassen, zoals bonen en tarwe, in hetzelfde veld. Deze methode biedt diverse voordelen.

• Minder onderlinge concurrentie tussen planten
• Hogere totale opbrengst
• Natuurlijke bemesting door stikstofbindende planten zoals bonen
• Minder gevoelig voor plagen en omgevingsproblemen

Polyculturen vereisen een optimale mix van plantensoorten en verhoudingen. AI kan talrijke experimenten analyseren om de beste combinaties te ontdekken. Dit resulteert in betere en duurzamere landbouwmethoden.

Traditionele gewassimulaties gebruiken modellen die de voedings- en milieuvereisten van planten kennen. De nieuwe software daarentegen voorspelt plantengroei door te leren van veel afbeeldingen. Beide methoden zijn krachtig en kunnen goed samenwerken.

Onderzoekers onderzoeken ook manieren om procesgebaseerde en beeldgebaseerde methoden te combineren. Ze denken dat dit de voorspellingen zal verbeteren. Deze combinatie kan leiden tot geavanceerdere landbouwtechnieken.

Het PhenoRob Cluster of Excellence van de Universiteit van Bonn ondersteunt een groot project. Het doel is om de landbouw te verbeteren met slimme technologie. Dit moet de landbouw milieuvriendelijker maken zonder dat de gewasopbrengsten verminderen. Lukas Drees en zijn team hebben software ontwikkeld die een belangrijke stap in deze richting vormt.