Smart Farming

Smart Farming platform schaalt stevig op en is klaar om bij te dragen aan datatoepassingen in agri

Perenbomen automatisch snoeien en broccoli selectief oogsten. Het zijn slecht enkele van de innovatieve uitdagingen waaraan wordt gewerkt vanuit het data- en kennisplatform Smart Farming, met Hogeschool Inholland als uitvoerende partner. De organisatie van Smart Farming krijgt steeds meer gestalte. En dat brengt de agrarische sector een stap dichterbij hightech- en datatoepassingen.

In het Research & Innovation Centre Techniek, Ontwerpen en Informatica van Hogeschool Inholland in Alkmaar bevindt zich het lectoraat Robotica. Op een doordeweekse middag wemelt het er van de docenten en studenten die werken aan slimme toepassingen voor onder andere de agrarische sector. Dit gebeurt binnen de sectie Smart Farming, wat volgens Jeroen Wildenbeest staat voor slimmer omgaan met mensen, middelen en natuur in de agrofoodsector.

Toekomst bedrijven onder druk

Wildenbeest (links op de foto) startte in oktober 2023 als Associate Lector Smart Farming. In die rol werkt hij nauw samen met Cock Heemskerk (rechts), die sinds acht jaar het lectoraat Robotica bij Inholland leidt. De mannen zijn het erover eens dat smart farming een belangrijk thema is voor het agricluster in Noord-Holland Noord. “De toekomst van agrarische bedrijven in de regio staat onder druk. Dat komt onder meer door veranderende wet- en regelgeving, afnemende beschikbaarheid van arbeid, gebrek aan bedrijfsopvolging en druk op het middelenpakket. Maar ook maatschappelijke opgaven vragen veel van agrarische bedrijven, zoals de noodzaak om te verduurzamen.”

Binnen Smart Farming wordt op basis van data gezocht naar oplossingen voor deze uitdagingen. De eerste stap hierbij is meten. “De kunst is om data uit verschillende bronnen op te nemen en aan elkaar te koppelen. Dat gaat meestal over het gewas, maar het kan ook gaan over zaken als bodem, weer of temperatuur. Uiteindelijk zijn we geïnteresseerd in teeltopbrengst en verlies en de oorzaken daarvan. Als je dat goed in kaart brengt, kun je data verzamelen en modellen maken die voorspellen wat er gaat gebeuren. Vervolgens kun je met robotica kijken of je op de een of andere manier kunt ingrijpen in het proces om de uitkomst te sturen.”

Objectieve beoordeling

Daar wordt aan gewerkt in het project Smart Farming Peren. “Perenteelt is een typisch voorbeeld van een sector met veel handwerk dat op gevoel wordt uitgevoerd. De uitdaging is om daarvan een objectieve beoordeling te maken”, vertelt Wildenbeest. Hij toont een klein apparaat dat mogelijk grote impact gaat hebben in de perenteelt. “Dit apparaat is net terug van een test op een teeltbedrijf in de regio; de opgedroogde klei zit nog aan de banden. Het lijkt nog totaal niet op een bruikbaar apparaat voor telers’; daar wordt aan gewerkt. Maar de basis is de camera bovenin die de groei en bloei in kaart brengt. Als dat goed lukt, kun je de juiste snoeitechniek bepalen.”

Aanvankelijk was het idee om een robot te ontwikkelen voor het plukken van peren. Bij nader inzien bleek dit niet de beste toepassing, legt Heemskerk uit. “Het grootste probleem is dat de perenoogst slechts twee weken in een jaar duurt. In die korte tijd moet de teler enorm veel peren oogsten. Vanuit economisch oogpunt is het niet haalbaar om daar een machine voor te bouwen. Met het snoeien van perenbomen daarentegen zijn telers vier maanden bezig. Dit terwijl het op de juist wijze snoeien van de perenbomen een groot effect heeft op toekomstige oogsten.”

Stevig doorpakken

Het perenproject is niet het enige project dat loopt binnen Smart Farming. In een ander project richten studenten zich op het ontwikkelen van een machine die selectief broccoli kan oogsten. Zo’n machine zou veel handwerk overbodig maakt; een belangrijk winstpunt voor telers die steeds meer moeite hebben met het vinden van mensen. Ook levert Smart Farming een bijdrage aan project Groene Tulp 0.0 dat plaatsvindt bij Vertify. Studenten onderzoeken hier of beelddata nuttige informatie geeft voor het monitoren van de groei en gezondheid van de geteelde tulpen. Heemskerk: “Een ervaren ziekzoeker kan ziektepatronen herkennen. Dit werk automatiseren is lastig, omdat veel factoren van invloed zijn. Maar met slimme technologie moet dit te ondervangen zijn.

De afgelopen tijd heeft Smart Farming in het Lectoraat Robotica grote stappen gezet. Begon Heemskerk acht jaar geleden alleen, inmiddels staat er een team klaar van acht personen. Wildenbeest: “We hebben twee young professionals aangetrokken die op roboticaonderzoek zijn afgestudeerd. Ook hebben we vier docentonderzoekers aangetrokken uit de studierichtingen elekhniek, werktuigbouwkunde en informatica. Dat alles maakt dat we als lectoraat nu stevig kunnen doorpakken en toegevoegde waarde kunnen leveren.” Daarbij werken docenten en studenten structureel samen met mensen uit het werkveld. “Greenport NHN speelt daarin een belangrijke rol. Zij weten wat er speelt en brengen relevante partners bij elkaar.”

Bruggen slaan tussen disciplines

Smart Farming-projecten staan altijd dicht bij de praktijk. Een voordeel is dat praktijkonderzoek het onderwijs relevanter maakt, wat weer aantrekkingskracht heeft op mensen met een andere, niet-agrarische achtergrond. Heemskerk: “We laten graag zien hoe hightech de agrosector in deze regio is. En proberen bruggen te slaan tussen disciplines. Binnen een project heb je niet alleen mensen met een technische achtergrond nodig, maar ook mensen met groene vingers en studenten die de economische relevantie in kaart brengen. Dat maakt onderzoek smart.”

Hoe het agrarische bedrijf er over tien jaar uitziet? Tegen die tijd zal datatechnologie bepalend zijn voor de agrarische bedrijfsvoering, verwacht Wildenbeest. “In alle teelten is met data nog een wereld te winnen. Inzet van sensoren, automatisering en robotisering draagt bij aan minder handwerk, minder verspilling en minder gebruik van middelen.” Niet dat we tien jaar moeten wachten, vult Heemskerk aan. “Ontwikkelingen kunnen sneller gaan. Maar dan moet de agrarische sector wel de nek durven uitsteken. Veranderen is risico nemen. Je moet actief aan de slag met slimme toepassingen. Niet wachten, maar proberen en begrijpen wat er gebeurt.”

Meer nieuws

Laserweeder in actie voor Fieldlab Bol
Bodem
Greenchain

Laserweeder in plaats van chemische onkruidbestrijding

Bloembollenbedrijf Boltha in Breezand, een van deelnemende bedrijven in Fieldlab bol, heeft een investering gedaan in de aanschaf van de futuristische laserweeder. Met deze robot wordt het onkruid tussen de...

Studenten ontwikkelen algoritmes voor beeldherkenning tulpenselectierobot H2L
Smart Farming
Werken en leren

Studenten Inholland aan de slag in project Groene Tulp 0.0

Studenten van het lectoraat Robotica van Inholland Alkmaar zijn toegevoegd aan het onderzoeksteam van Groene Tulp 0.0. Zij gaan onderzoeken of beelddata van de H2L tulpenselectierobot nuttige informatie geeft voor...