de doorgedreven mechanisatie van de landbouw in west-europa heeft er niet alleen voor gezorgd dat we over meer dan voldoende kwalitatief voedsel beschikken, maar ook dat er steeds minder landbouwers nodig zijn om dit te produceren. toch zijn er ook keerzijden aan dit succesverhaal, zoals overbemesting en verdichting van de bodem. de nieuwste beslissingshulpmiddelen en automatiseringstechnologieën moeten landbouwers toelaten om de juiste acties op het juiste moment en op de juiste plaats uit te voeren.

Slimme(r) boeren

Wouter Says

Dankzij mechanisatie, zaadveredeling en het gebruik van kunstmeststoffen is de beschikbaarheid van voldoende voedsel van goede kwaliteit in West-Europa zo vanzelfsprekend geworden dat sommigen zich hardop durven afvragen of landbouw bij ons nog wel nodig is. De ver doorgedreven mechanisatie heeft er ook voor gezorgd dat er steeds minder landbouwers nodig zijn om onze populatie te voeden. Waar bijvoorbeeld het oogsten van een hectare graan honderd jaar geleden nog 350 arbeidsuren in beslag nam, gebeurt dit vandaag met de nieuwste generatie maaidorsers op grote velden in minder dan tien minuten. De keerzijde van dit succesverhaal van doorgedreven mechanisatie in de landbouw wordt echter steeds duidelijker. De schaalvergroting laat minder toe om rekening te houden met de variabiliteit binnen een veld. Gewasbescherming wordt bijvoorbeeld uitgevoerd met spuitmachines die werkgangen met breedtes tot 48 meter in één keer sproeien. Hierbij worden herbiciden en pesticiden gelijkmatig aangebracht op het veld, ongeacht of de onkruiden of ziekten op een bepaalde plaats aanwezig zijn of niet. Voor een goed resultaat op plaatsen met een hoge onkruid- of ziektedruk moet voldoende actieve stof met een voldoende hoge frequentie worden ingezet. Hierdoor gaan de actieve stoffen echter ook naar het grond- en oppervlaktewater uitstromen. Bij bemesting zien we een gelijkaardige problematiek met uniforme dosering over grote werkbreedtes, aanzienlijke veiligheidsmarges en uitspoeling van onbenutte nutriënten tot gevolg. Bovendien is het bij dergelijke werkbreedtes voor de bestuurder bijna onmogelijk om nog te zien waar hij al gespoten of bemest heeft en waar nog niet, waardoor sommige delen van het veld een dubbele dosis krijgen en andere te weinig.

De schaalvergroting laat minder toe om rekening te houden met de variabiliteit binnen een veld

De afmetingen van de grootste machines benaderen ook de limieten van wat nog over de weg getransporteerd kan worden en men verwacht dat de gemiddelde machine nog zal ‘groeien’. Op het veld is niet hun grootte problematisch, maar wel hun gewicht omdat dit een ernstige verdichting van de bodem onder de wielen veroorzaakt. Getuige hiervan zijn de diepe sporen in de velden die in de winter vol water staan, omdat de bodem zodanig verdicht is dat het water niet meer kan doorsijpelen in de ondergrond. Om het effect hiervan op de volgende oogst te beperken proberen de boeren de verdichte laag te breken door diepwoelers of door dieper te ploegen. Die verstoring van de diepere bodemlagen leidt echter tot een verdere ontregeling van de bodemstructuur en het bodemleven, met als gevolg nog diepere verdichting en afspoeling van de waardevolle, vruchtbare bodem. Bovendien vergt deze diepe bodembewerking veel vermogen, waarvoor dan weer zware machines vereist zijn.

Hoewel de situatie zeker niet rooskleurig is, is er reden tot hoop. Een nieuwe, door technologie gedreven trend in de landbouw – sommigen spreken zelfs van een revolutie – zou een uitweg kunnen bieden uit de negatieve spiraal. Deze trend, die precisielandbouw genoemd wordt, belooft om massavoedselproductie te combineren met verantwoordelijk landgebruik door de juiste acties op de juiste plaats en op het juiste moment uit te voeren. Op zich verschilt dit doel niet zo veel van wat boeren vroeger deden toen ze het veld nog met de hand bewerkten, of van wat we in onze moestuin doen: elke plant individueel behandelen en aandacht geven met een minimale verstoring van de bodem. Gezien de kleine winstmarges van de landbouwers is het uiteraard geen optie om alles terug met de hand te doen. Moderne informatie- en communicatietechnologie biedt echter perspectieven om deze individuele behandeling te realiseren aan het huidige productieniveau.

Precisielandbouw belooft om massavoedselproductie te combineren met verantwoordelijk landgebruik

Satelietnavigatiesystemen (GNSS) zoals het Amerikaanse GPS, het Russische GLONASS, het Chinese BeiDou en binnenkort ook het Europese Galileo spelen hierin een cruciale rol omdat ze toelaten om waarnemingen en acties in het veld te koppelen aan de plaats. De standaard-GNSS-systemen die we vandaag in de auto of op onze smartphone gebruiken, zijn echter maar nauwkeurig tot op drie meter. Dit is uiteraard onvoldoende om de opgemeten signalen te relateren aan een bepaalde plant in het veld of om de juiste actie op de juiste plant toe te passen. Daarom hanteert men de Real Time Kinematic (RTK), een geavanceerde signaalcorrectie die specifieke informatie van de satellietsignalen combineert met de gekende positie van basisstations die de GNSS-signalen ook opvangen om de nauwkeurigheid van de opgemeten positie te verbeteren tot enkele centimeters. Hoewel RTK toelaat om metingen in het veld te linken aan de positie in het veld, is dit voor de meeste landbouwers niet de belangrijkste reden waarom ze een RTK-systeem aanschaffen. Hun grootste drijfveer is de mogelijkheid om een landbouwmachine met centimeterprecisie over een vooraf uitgestippeld pad door het veld te laten rijden. Waar de RTK initieel aanwijzingen gaf aan de bestuurder, zijn de systemen vandaag volledig geïntegreerd, waardoor de machines in principe autonoom kunnen rijden. De landbouwer moet echter nog steeds aanwezig zijn in de machine om het werk te superviseren en de veiligheid te garanderen.

Een eerste groot voordeel van deze systemen zit in het minimaliseren van de overlap tussen de werkgangen bij grondbewerking, bemesting of spuiten, waardoor de arbeidstijd en de gebruikte grondstoffen geoptimaliseerd worden. Een ander voordeel is de mogelijkheid om bij het zaaien en planten rechte, parallelle rijen te maken waardoor de efficiëntie bij verdere bewerkingen zoals wieden en oogsten stijgt. Ten slotte laten deze systemen ook beter toe om de juiste actie op het juiste moment uit te voeren, door bijvoorbeeld ook ’s nachts of bij mist nauwkeurig te kunnen sturen. Zo is het in de zomer vaak interessanter om het gewas ’s nachts te spuiten, omdat het sproeiwater dan minder snel verdampt en de actieve stof beter opgenomen kan worden. Ook bij het zaaien of planten kan veel worden gewonnen door het werk bij optimale omstandigheden uit te voeren en het gewas zo een vliegende start te geven.

GNSS-sturing wordt ook aangewend om de negatieve gevolgen van bodemverdichting te bestrijden. Bij Controlled Traffic Farming laat men alle machines door GNSS-sturing over vaste rijpaden in het veld rijden, zodat de bodemverdichting beperkt wordt tot deze paden en tachtig tot negentig procent van het veld gevrijwaard worden. Hiervoor moeten alle machines op eenzelfde spoorbreedte worden gezet en moeten hun werkbreedtes een veelvoud zijn van de minimale werkbreedte op basis waarvan de afstand tussen de rijpaden vastgelegd werd. In de praktijk werkt men vaak met veelvouden van drie meter. Die techniek is al vrij populair in Australië, waar men streeft naar minimale bodembewerking om de grond zo weinig mogelijk te laten uitdrogen. Bij die bodembewerking laat GNSS-sturing toe om het volgende gewas een paar centimeter naast de resten van het vorige gewas in te zaaien en zo jaar na jaar de rijen een paar centimeter op te schuiven en de wortels van het vorige gewas te laten verteren. In Europa neemt de populariteit van Controlled Traffic Farming langzaam toe, met voortrekkers in Engeland, Denemarken en Nederland. In België raakt deze techniek echter maar moeilijk van de grond, omdat de meeste landbouwers via de openbare weg naar hun velden moeten en de vaste spoorbreedte van drie meter die men in andere landen hanteert hiervoor niet geschikt is.

Een voor de hand liggende manier om bodemverdichting te beperken en het transport over de weg te vereenvoudigen is het opnieuw inzetten van kleinere en lichtere machines. Als elk van die machines door een persoon bestuurd moet worden, is dit echter niet compatibel met de huidige productiviteitseisen. Daarom wordt er onderzoek gedaan naar modulaire machines waarbij één machine bestuurd wordt door één persoon en de andere machines autonoom rijden onder diens supervisie. Op het veld rijden die machines dan in een formatie met de bemande machine op kop en de onbemande erachter en ernaast. Voor het wegtransport worden de onbemande machines aan de bemande gekoppeld als aanhangwagens. Verschillende landbouwmachinefabrikanten hebben reeds concepten en prototypes van een dergelijke modulaire vloot van tractoren of maaidorsers gepresenteerd, en de discussie omtrent een standaard hiervoor is al opgestart. Omwille van de veiligheids- en aansprakelijkheidsaspecten zullen de eerste commerciële systemen echter nog niet voor morgen zijn.

Er wordt onderzoek gedaan naar modulaire machines waarbij één machine bestuurd wordt door een persoon en de andere machines autonoom rijden onder diens supervisie

Een dergelijke vloot moet echter ook in staat zijn om het veldwerk goed uit te voeren en de operator in de eerste machine moet dit voor alle machines van de vloot efficiënt kunnen superviseren. Dit vereist een verregaande automatisering van de interne processen van de verschillende machines (zoals een dors- en reinigingsproces in een maaidorser, densiteitsregeling in een balenpers, …). Omdat de automatisering ook een grote meerwaarde zou hebben voor een bemande machine waarvan de capaciteit optimaal kan worden benut, vormt dit een zeer actief onderzoeksdomein. Het omvat zowel onderzoek naar sensoren om informatie te verzamelen over het proces als modelleerwerk om de opgemeten informatie te vertalen in concrete acties.

Naarmate een groter aantal taken van de operator geautomatiseerd wordt, zou het aantal modules in de vloot kunnen toenemen en de productiviteit van de operator nog meer worden geoptimaliseerd. Een dergelijke modulaire vloot, bestuurd door een persoon in de eerste machine, wordt gezien als een eerste stap in de richting van een vloot van volledig autonome landbouwrobots. Binnen de universiteiten en onderzoeksinstellingen werd reeds heel wat onderzoek verricht naar dergelijke robots voor veldbewerking (zoals wiedrobots, spuitrobots, …) en oogstrobots (aardbeien, paprika’s, komkommers, appels, …). Een aantal universiteiten en onderzoeksgroepen organiseert een jaarlijkse competitie waarbij teams van studenten en onderzoekers deelnemen met hun veldrobot (www.fieldrobotevent.com). Een vloot van autonome landbouwrobots die aangestuurd wordt op basis van informatie verzameld door onbemande vliegtuigjes werd reeds gedemonstreerd in het kader van het RHEA-project dat gefinancierd werd door de Europese Commissie binnen het zevende kaderprogramma (www.rhea-project.eu).

Ondanks de ambitie om de juiste actie op de juiste plaats op het juiste moment te voeren, blijft precisielandbouw bij de meeste Vlaamse landbouwers nog beperkt tot GNSS-sturing op de trekker. De meerwaarde hiervan is immers het meest tastbaar in termen van comfort en de gelijkmatige uitvoering van de veldbewerkingen (minimale overlap, parallelle aansluitrijen met constante tussenafstanden, …). Een aantal pioniers gaat echter al een stap verder om de mogelijkheden van deze technologie te benutten en de acties ook echt aan te passen aan de variabiliteit in het veld en zo slimmer te boeren. Een eerste stap in dit proces is het in rekening brengen van de variatie in topologie, bodemeigenschappen en randeffecten. Planten vlakbij een bosrand krijgen bijvoorbeeld minder zonlicht, waardoor ze minder goed groeien. Door dit gebrek aan zonne-energie kunnen ze ook minder nutriënten omzetten in biomassa, waardoor het zinloos is om deze plaatsen evenveel te bemesten. De meeste boeren weten dat hun opbrengst daar lager zal zijn, maar hun machines laten niet zomaar toe om hun acties hieraan aan te passen. Bovenaan een heuvel zit het grondwater meestal dieper dan onderaan de heuvel, waardoor de planten daar bij droogte sneller in watersnood komen, maar bij nat weer niet onder water staan. Door de beschikbare informatie over die veldeigenschappen in rekening te brengen kan men de acties beter aanpassen aan de noden van de plant. De uitdaging ligt hierbij vooral in het bepalen welke actie de juiste is.

Door beschikbare informatie over veldeigenschappen in rekening te brengen kan men acties beter aanpassen aan de noden van de plant

Er werd al veel onderzoek gedaan naar sensorsystemen die toelaten om ziektes en onkruiden te detecteren en om de bodemtoestand, de voedingstoestand van het gewas en de opbrengst in kaart te brengen. De meerwaarde van die systemen voor de praktijk is vandaag nog niet echt bewezen, omdat de resultaten tot nu toe niet eenduidig zijn. Een belangrijke reden hiervoor is dat de meeste van deze systemen op basis van één meting proberen te bepalen wat er aan de hand is met de plant en welke actie vereist is. Zo zijn er bijvoorbeeld commerciële systemen beschikbaar die de ‘groenheid van gewassen’ opmeten als maat voor hun stikstofbehoefte. Dit systeem is gebaseerd op de observatie dat een plant (tarwe, gras, …) die te weinig stikstof krijgt, minder chlorofiel zal bevatten en dus minder donkergroen zal zijn dan een plant die voldoende stikstof krijgt. Het probleem met dergelijke systemen is echter dat er heel wat andere oorzaken kunnen zijn waardoor het chlorofielgehalte lager is en de plant slechter groeit. Een plant die ziek is, in een verdichte bodem groeit of te weinig water heeft, zal immers ook slecht groeien, minder chlorofiel bevatten en dus minder groen zijn. Stikstof is in die gevallen duidelijk niet de limiterende groeifactor, waardoor meer stikstof geven hier niet de juiste actie is. Dit voorbeeld toont aan dat de plantengroei beïnvloed wordt door vele factoren en dat precisielandbouw die alleen vanuit een technologisch oogpunt benaderd wordt vaak minder precies zal zijn dan de gangbare praktijk om een heel veld uniform te behandelen.

De laatste jaren is er een kentering gekomen in het onderzoek naar precisielandbouw en wordt er veel meer aandacht besteed aan de data-analyse en de beslissingsmodellen die de landbouwer moeten toelaten om alle beschikbare informatie in rekening te brengen om zo de juiste actie op de juiste plaats en op het juiste moment te kunnen nemen. Om zich te differentiëren van de vroegere benadering werd dit ‘Precisielandbouw 2.0’ of ‘Smart Farming’ gedoopt. Dit omvat een verregaande integratie van de verschillende informatiebronnen die beschikbaar zijn over een veld – ook het geheugen van de boer – met plantengroeimodellen die rekening houden met het multidimensionale karakter van plantengroei. Alleen als ze zo toegepast wordt, zal precisielandbouw ook echt preciezer zijn dan de gangbare landbouw.

Ariel Bleicher, ‘Farming by the numbers. Precision agriculture brings computing’s accuracy to the ancient art of cultivation’, in: IEEE Spectrum, 30 mei 2013.

Wouter Saeys is als bio-ingenieur verbonden aan de KU Leuven.