Precisielandbouw vraagt gemak tomtom

Dat bleek tijdens de slotbijeenkomst van het project IJkakker, vorige week donderdag in Westerbork. In het project is door gezamenlijke inspanning van veel partijen een kwaliteitsimpuls gegeven aan het ontwikkelen van adviesdiensten op het gebied van precisielandbouw voor de akkerbouw.
Onder regie van LTO Noord hebben de partijen drie jaar lang op drie percelen (zand-, klei- en dalgrond) veel ruwe data verzameld: bodem- en gewasdata, opbrengsten, managementgegevens en weerdata.
Door op zoek te gaan naar correlaties tussen de verschillende data is het mogelijk om sensoren te kalibreren en rekenregels op te stellen voor (plaatsspecifiek) bemesten en gewasbescherming. Zo zijn nieuwe diensten te ontwikkelen.
Duidelijk is dat er kansen liggen om met precisielandbouw de opbrengsten te verhogen en de input optimaler te benutten, denken deskundigen. Tijdens de afsluitende bijeenkomst bleek dat dit nog niet altijd met cijfers is hard te maken.

Concrete resultaten

Uit het IJkakkerproject komen concrete resultaten naar voren. Bij het variabel doseren van loofdoodmiddelen in zetmeelaardappelras Seresta is een reductie van gemiddeld 44 procent gehaald. Op tien praktijkpercelen ging de gemiddelde hoeveelheid Reglone terug van 2,75 liter naar 1,54 liter per hectare.
'Variabel doseren van loofdoodmiddelen heeft prima gewerkt. Dat wisten we en is binnen het project IJkakker bevestigd. Voor wat betreft precisielandbouw is het laaghangend fruit', constateert Corné Kempenaar van Wageningen UR.
Bij het variabel doseren van fungiciden tegen phytophthora is een gemiddelde middelreductie van 21 procent gerealiseerd. Dat blijkt uit een meerjarige proef met het middel Revus in het ras Seresta. De resultaten van de bestrijding waren volgens Kempenaar goed.
Ook bij het variabel doseren van groeiregulatoren in graan op basis van de Yara N-sensor zijn er mogelijkheden. Harde conclusies durven Kempenaar en Herman Krebbers van Delphy nog niet te trekken. De Nederlandse situatie is niet door te vertalen vanuit Duitsland.
Bij het variabel bemesten van pootgoed liggen ook kansen. Bij zetmeelaardappelen is het lastiger. 'Het meten gaat goed, maar de absolute adviezen ten aanzien van bemesting vragen nog aandacht', zegt Krebbers.
Het HLB in Wijster is bezig geweest met het ontwikkelen van een digitale diagnostiek. Doel is het ontwikkelen van een snellere en goedkopere diagnostiek dan de 'klassieke' in het lab. Dat kan door foto's te maken van het gewas en deze met een smartphone op te sturen. Een grote computer met veel opgeslagen data beoordeelt deze.
'Op basis van alle monsters kan de software met 98 procent zekerheid onderscheid maken tussen ozonschade en altenaria, twee zeer op elkaar lijkende en veelvoorkomende aandoeningen', zegt Geert Horlings van het HLB.
Het is niet zo dat met alle metingen in het veld de visuele beoordeling van de akkerbouwer achterwege kan blijven. 'Ook met een tomtom in de auto moet je om je heen kijken, anders krijg je ongelukken', wordt opgemerkt.
Data verzamelen met sensoren, drones, vliegtuigen en dergelijke gaat redelijk goed. Opbrengstmetingen bij de oogst van graan is relatief eenvoudig. Bij aardappelen en suikerbieten is het mede door de tarra in de praktijk een stuk lastiger.
Een juiste vertaling van de data naar acties in het veld is het moeilijkste onderdeel. Wat ga je doen als je verschillen waarneemt en wat is het effect? Als het gaat om de investeringsbereidheid is er mede daardoor nog de nodige twijfel.
Bij het omzetten van data naar acties in het veld heeft de gemiddelde teler behoefte aan een gebruiksvriendelijker programma en werkwijze. Ook is er gebrek aan een goede en onafhankelijke onderbouwing van de toepassing.
Tijdens de slotbijeenkomst werd duidelijk dat het project nog niet af is en er nog vervolgstappen nodig zijn. Dat vraagt om nieuwe financiering. Voor de afgelopen drie jaar was 3,3 miljoen euro beschikbaar.