5 technologische ontwikkelingen die de agrarische wereld laten veranderen.
Technologie wordt vandaag de dag steeds belangrijker. Tegenwoordig wordt er meer geautomatiseerd. Maar wat zijn de trends en ontwikkelingen en hoe ziet de agri-wereld er in 2025 uit?
Terugblik
Robotica, sensors en massdata: deze technologieën worden gezien als de belangrijkste ontwikkelingen in de landbouw. Daarnaast zijn drone-technologie, beeldtechnieken en data analytics-software vandaag de dag ook al sterk in opkomst. Zijn er veel landbouwapparaten die worden aangestuurd door sensoren en data. Denk aan een boordcomputer op de trekker of de vertrouwde spuitcomputer die al jaren in het veld wordt gebruikt. Naast de agrisector is Kramp zelf ook bezig met technologie. Zo heeft Kramp onlangs een eigen app ontwikkeld! Door middel van deze app is het makkelijker om producten te vinden. Maak hier kennis met onze Kramp App. Wij helpen ook onze dealers door zijn systeem met het systeem van Kramp te connecten, namelijk via KrampConnect, zodat er optimaal besteld kan worden. Dit is een connectie (EDI-verbinding) waarbij Kramp het uitwisselen van gegevens tussen verschillende systemen makkelijker maakt. De dealer kan hiermee een inkooporder in eigen bedrijfssysteem met één druk op de knop via de EDI-verbinding naar Kramp sturen. Benieuwd naar KrampConnect? Lees hier meer.
Technologie is dus al zeker verweven met onze markt. Maar wat kunnen we nog meer verwachten? De volgende vijf technieken gaan we vaker terugzien in de agrarische wereld.
1. Het analyseren van satellietbeelden
Het analyseren van satellietbeelden biedt op grotere schaal meer inzicht in landbouw. Er valt veel te ontdekken wat er in gewasgroei over de hele wereld gebeurt door te kijken naar de gebeurtenissen die zich op aarde bevinden. Of wat de impact is van het weer en de veranderingen daarvan in de landbouwsector. Als bedrijf kan je gebruikmaken van deze satellietbeelden en de juiste machine of applicatie kiezen om dit te verbeteren. Ook kan er belangrijke informatie en categorisatie van bewerkingen uit deze satellietbeelden gehaald worden. Machine learning zorgt er daarna voor dat de machine of applicatie zichzelf kan aanpassen aan nieuwe situaties en zelfstandig patronen kan ontdekken en verbeteren. Deze situaties zorgen allemaal voor nieuwe informatie waardoor nieuwe patronen ontdekt worden die ook weer te gebruiken zijn. Een machine stelt namelijk via algoritmes, een reeks instructies die een bepaalde taak uitvoeren of een probleem oplossen, zelf regels op om een bepaalde invoer te koppelen aan een bepaalde uitkomst.
2. Monitoren op het veld
Drone-fabrikanten die gericht zijn op de landbouwsector werken samen met aanleverende bedrijven voor de landbouw. Door middel van algoritmen kunnen ze samen met teelttechnische begeleiders de data verwerken die verzameld is door drones en andere camera’s. Daarnaast kunnen drones gegevens over een stuk land verzamelen, analyseren en boeren informatie geven over bijvoorbeeld verschillen in ontwikkeling van gewas en onkruidpopulatie. Dit kan veroorzaakt zijn door bodemstructuur en verschillen in geografie. Wanneer er bijvoorbeeld gewasschade is, kan een drone de boer onmiddellijk waarschuwen zodat hij maatregelen kan treffen. Zo is het namelijk mogelijk om met drones nauwkeurige beelden te maken, ook als het bewolkt is. Deze foto’s zijn sneller beschikbaar dan satellietdata. De drones kunnen het gewas scannen, meten of het gewas egaal groeit, waar het achterblijft, informatie over beschikbare voedingsstoffen en ziektes herkennen in het blad. Videobeelden gebruiken is natuurlijk geweldig, maar er moet ook rekening gehouden worden met privacy van anderen. Benieuwd hoe je om kan gaan met privacy omtrent videobeelden? Lees ons artikel hierover.
3. Het meten en vaststellen van de vochttoestand van de bodem en gewas
Landbouwbedrijven gebruiken verschillende sensortechnologieën om de vochttoestand van de bodem vast te stellen en daarmee het gewas te meten. Een individueel meetpunt is hierbij niet bepalend, meerdere meetpunten over een groter gebied/perceel zijn doorslaggevend voor het starten van beregening. Hierbij zijn weersverwachtingen, schade drempels en teelttechnische kennis van doorslaggevend belang. Per grondsoort en geografische ligging zijn per gewas andere schadedrempels van toepassing.
4. Robots in de landbouw
Door automatisering en robotisering wordt er steeds vaker gebruik gemaakt van computers en robots in de landbouwsector. Een tractor met werktuig kan dan zeer nauwkeurig over een veld rijden of een robot kan het werk uitvoeren. De tractor wordt aangestuurd via satellieten en sensoren op en boven het veld. Bij Kramp Denemarken wordt zelfs al gebruik gemaakt van robots voor een aantal werkzaamheden in het magazijn.
5. Het voorspellen van analyses
Zoals eerder genoemd wordt machine learning een belangrijk speerpunt. Machine learning zal steeds vaker gebruikt worden voor onderzoek, verbetering en analyses in de landbouwsector. Het zal daarnaast ook verschillende toekomstbeelden kunnen namaken en zo de bedrijfskosten kunnen optimaliseren. Deze situaties zorgen allemaal voor nieuwe informatie waardoor nieuwe patronen ontdekt worden die ook weer te gebruiken zijn.
Wil je meer informatie? Bekijk dan de pagina van NPPL om te zien hoe een aantal boeren de uitdaging aangaan met het toepassen van de nieuwste technieken.
