Data schoffelmachine beter benutten

De informatie wordt echter niet gebruikt in andere applicaties. Wageningen University & Research (WUR) onderzoekt welke toegevoegde waarde er verder nog uit deze data te halen is en hoe deze op een gebruiksvriendelijke manier voor de teler beschikbaar te maken is. WUR doet dit samen met partners Steketee, Neways en Agrom KG binnen het Europese project IoF 2020 'Added-value weeding data'.

Tijdens het schoffelen meet de machine zowel het gewas (aantal en grootte) als onkruiddruk (aantal). Deze gegevens worden automatisch geüpload naar een managementsysteem, waar die worden gevisualiseerd. WUR voegde voor het onderzoek een gewasgroeimodel voor sla toe aan het managementsysteem. Zo'n model maakt op basis van data over het gewas en de weersverwachting een prognose voor de groei van het gewas.

Opbrengst

Dit geeft de teler inzicht wanneer zijn gewas klaar is voor de oogst en hoe de opbrengst binnen zijn perceel is verdeeld. Uit de eerste testen blijkt dat de toepassing van de data en het gewasgroeimodel een goede voorspelling van de groei geven. Komend seizoen wordt het groeimodel verder getest en gevalideerd in Wageningen. Slatelers krijgen dus - mede dankzij de schoffelmachine - een voorspelling van de productie.