Project gestart om plantziektes met behulp van AI op te sporen

Afgelopen jaar ontwikkelden onderzoekers uit de Duin- en Bollenstreek een AI-model waarmee drones ziektes in planten kunnen detecteren. Dit leverde volgens de partners veelbelovende resultaten op. Het project werd ook bekroond met een Computable Award in de categorie Digitale Transformatie. Met de lancering van dit langverwachte vervolg slaan Unmanned Valley, Greenport Duin- en Bollenstreek, NL Space Campus, Economic Board Duin- en Bollenstreek, Holland Rijnland en andere organisaties opnieuw de handen ineen om de verduurzaming van de sierteelt verder te versnellen.

Lat hoger

In dit nieuwe project ligt de lat hoger. Naast drones gaan de onderzoekers nu ook gebruik maken van satellietbeelden, grondsensoren en camerabeelden om plantenziekten op te sporen. Door verschillende technologieën te combineren, kan naar verwachting nauwkeurig worden herkend welke planten bescherming nodig hebben en vooral ook welke planten niet. ‘Het uiteindelijke doel is dat telers deze technologie eenvoudig kunnen integreren in hun bedrijfsvoering, zodat ziektes in een vroeger stadium worden opgespoord en (gewas)beschermingsmiddelen efficiënter, duurzamer en met hoge precisie kunnen worden ingezet’, aldus de betrokken partners. ‘Dit kan mogelijk veel kosten besparen en beperkt het risico op oogstverliezen.’

Nieuwe drones

De huidige drones vliegen relatief langzaam en laag over percelen om de kwaliteit van de verzamelde beelden te garanderen. Deze beelden moeten namelijk tot op de millimeter nauwkeurig zijn. In de volgende fase van het project wordt onderzocht hoe dit proces kan worden versneld, zodat er ook grotere gebieden in kaart kunnen worden gebracht. Door nieuwe inwintechnieken te gebruiken en deze resultaten te combineren met andere data hopen de onderzoekers sneller en efficiënter data te kunnen verzamelen.

Zonder piloot

Daarnaast wordt gekeken naar het gebruik van zogenoemde ‘droneboxen’. Deze automatische systemen stellen drones in staat om zonder piloot geplande vluchten uit te voeren. De drones staan stand-by in een beschermde ‘box/doos’ bij de velden en kunnen op ieder gewenst moment opstijgen voor realtime dataverzameling.

‘De eerste fase heeft ons verder gebracht en meer inzichten opgeleverd dan we hadden durven hopen, mede dankzij de samenwerking met alle stakeholders’, aldus Theo de Vries, directeur Unmanned Valley. ‘Ik geloof dat technologische kennis in de sierteelt, met haar complexe zakelijke en duurzaamheidsuitdagingen, niet alleen kan bijdragen aan oplossingen, maar ook aan nieuwe verdienmodellen voor de regio. Het winnen van een prestigieuze technologieprijs onderstreept dat onze aanpak succesvol is en dat onze resultaten zelfs buiten de sierteeltsector opvallen.’

Data uit de ruimte

De kwaliteit van satellietbeelden is de afgelopen jaren aanzienlijk verbeterd, vervolgen de initiatiefnemers. ‘Dit biedt mogelijk grootschalige inzichten die een betekenisvolle rol kunnen spelen bij dit type precisielandbouw. Bovendien leveren satellieten cruciale gegevens over omgevingsfactoren zoals weersomstandigheden en bodemvocht. Satellietdata bieden kansen om het praktisch toepassen van de resultaten van dit project door de telers versneld in te kunnen zetten.’

Uitbreiden

Het nieuwe onderzoek wordt aanzienlijk uitgebreid ten opzichte van het eerste project. Naast drone- en ruimtedata wordt onderzocht welke andere methoden efficiënt kunnen zijn voor het verzamelen van relevante data voor de AI. De initiatiefnemers opnieuw: ‘Denk hierbij aan camera’s op tractoren, landbouwrobots, en grondsensoren. De combinatie van deze data moet het uiteindelijk zelfs mogelijk maken om voorspellingen te doen over het ontstaan en de verspreiding van ziektebeelden.’

Waar de initiële focus lag op het herkennen van botrytis bij tulpen en hyacinten, wordt de scope nu verbreed. De onderzoekers bekijken nu ook voor welke andere gewassen en ziektebeelden het model geschikt te maken is. Zo wordt de technologie breed inzetbaar binnen en buiten de sierteeltsector.

Het veld in

Het komende jaar staat in het teken van het verzamelen van nieuwe data. Onderzoekers zijn daarom veel in de velden te vinden zodra de lente aanbreekt. De verzamelde nieuwe data worden gebruikt om het model verder te verbeteren. Daarnaast wordt er gewerkt aan de vertaalslag naar de praktijk, zodat telers de modellen eenvoudig kunnen toepassen met hun bestaande apparatuur. Het RS4F-team verwacht de resultaten rond december 2025 te presenteren.