Overzicht van de resultaten van het Agrobiokon-EDR project. Deze resultaten zijn ten aanzien van stikstof en kalium bemesting, rooibeschadiging zetmeelaardappelen, bewaartechniek, quarantaine ziekten (nematoden en wratziekte) en het OPTIRas beslissingsondersteunend systeem. Nieuwe vormen van kennisoverdracht worden beschreven met leerlingen van het MBO en Berufsbildende Schulen.
DOCUMENT
OPTIRas is een beslissingsondersteunend systeem voor de zetmeelaardappelteelt in Nederland en Duitsland. Het adviseert telers rassenkeuze op basis van nematoden en wratziekte resistentie en toleranties, het berekent plantafstand en voorspelt bewaarverliezen op basis van rooibeschadiging.
DOCUMENT
LINK
Rapportage groep studenten van het Smart Solution Semester, in opdracht van onderzoeker R. Nijdam van het lectoraat Regio-ontwikkeling. Het deelproject van deze studenten behelst deel 1 van een onderzoeksproject naar de ontwikkeling van een beslissingsondersteunend systeem voor ondernemers in de verblijfsrecreatieve sector om hun bedrijfsvoering zo duurzaam en circulair mogelijk te organiseren. De rapportage is gepresenteerd aan een representatieve groep vertegenwoordigers uit het werkveld (ondernemers en branchevereniging).
MULTIFILE
Deze handreiking is ontwikkeld voor designers en ontwikkelaars van AI-systemen, met als doel om te zorgen dat deze systemen voldoende uitlegbaar zijn. Voldoende betekent hier dat het voldoet aan de wettelijke eisen vanuit AI Act en AVG en dat gebruikers het systeem goed kunnen gebruiken. In deze handreiking leggen we ten eerste uit wat de eisen zijn die er wettelijk gelden voor uitlegbaarheid van AI-systemen. Deze zijn afkomstig uit de AVG en de AI-Act. Vervolgens leggen we uit hoe AI gebruikt wordt in de financiële sector en werken één probleem in detail uit. Voor dit probleem laten we vervolgens zien hoe de user interface aangepast kan worden om de AI uitlegbaar te maken. Deze ontwerpen dienen als prototypische voorbeelden die aangepast kunnen worden op nieuwe problemen. Deze handreiking is gebaseerd op uitlegbaarheid van AI-systemen voor de financiële sector. De adviezen kunnen echter ook gebruikt worden in andere sectoren.
MULTIFILE
Potato cyst nematodes (PCN) are in the Northern Netherlands and the Weser-Ems Region in Germany a major issue for farmers. The yearly average damage by PCN is about 100 Euros/hectare for farmers. Infestations of potato cyst nematodes can be controlled in a sustainable way by proper potato variety selection. Potato varieties vary in the degree of tolerance and resistance to PCN. However, this knowledge is used by only a small fraction of the farmers. The AGROBIOKON project, which is funded by the INTERREG EDR-region, the Landwirtschaftskammer Niedersachsen and the Dutch farmers association, have developed a decision support system for potato variety selection based upon population dynamic models for PCN: OPTIRas. The scientific principles and the model behind the decision support system will be presented. The model will be applied to PCN field experiments in the Weser-Ems region. Experience of using this decision support system in farmer study groups in the Netherlands and Germany will be shared.
DOCUMENT
Noord-Nederland telt ongeveer 70.000 ha akkerbouw, waarvan 14.000 ha pootaardappelen. De totale jaaromzet van de pootaardappelteelt bedraagt ongeveer 230 miljoen euro. Noord-Nederland neemt met 23% van de wereldwijde export van gecertificeerd pootgoed een absolute toppositie in. Om deze toppositie te behouden, is continue aandacht voor productiviteit, duurzaamheid en kwaliteitsverbetering vereist. Gewasinspecties in de akkerbouw zijn onder meer gericht op het opsporen van ziektes, het bewaken van kwaliteit en het optimaliseren van opbrengst. Bij de huidige bedrijfsomvang kan een geautomatiseerde gewasinspectie daarbij zeer behulpzaam zijn. Het NHL lectoraat en kenniscentrum Computer Vision heeft kennis ontwikkeld en beschikt over vele typen camera’s, waaronder hyperspectrale camera’s, om zeer nauwkeurige metingen te verrichten. Het kenniscentrum is ook begonnen met het ontwikkelen van een universele camera payload module voor drones. Het idee achter de universele camera payload module is dat: • het een autonoom, universeel systeem is dat onder alle drones, die de payload kunnen tillen, bevestigd kan worden. • er meerdere typen camera’s aan bevestigd kunnen worden. • de gemaakte opnamen getagged worden met RTK GPS positie en de 3 standhoeken. Hiermee kan de precisie van de geometrische kalibratie worden vergroot. • er protocollen met ondersteunende software ontwikkeld worden voor de camera setup en de interface met het GPS waypoint systeem van de drone. De projectpartners hebben met dit KIEM project de volgende doelstellingen: • de universele camera payload module verder ontwikkelen, • vergelijkende metingen doen met de nieuwe module ten opzichte van de bestaande standaardsystemen van de partners, gericht op repeteerbaarheid van de metingen, • daarmee de basis leggen voor een vervolgproject gericht op het ontwikkelen van een beslissingsondersteunend platform dat op basis van sensorwaarnemingen de akkerbouwer adviezen geeft om zijn gewasopbrengst te optimaliseren.
De broccoliteelt kampt momenteel met uitdagingen op het gebied van personeel en het gebruik van gewasbeschermingsmiddelen. Het wordt steeds lastiger om (tijdelijk) personeel te vinden om het fysiek zware en belastende werk van de broccoli-oogst uit te voeren. Tegelijkertijd is er toenemende (internationale en maatschappelijke) druk om minder gewasbeschermingsmiddelen in te zetten voor de broccoliteelt. Om deze uitdagingen op een duurzame wijze te kunnen oplossen, wordt er gekeken naar het gebruik van precisietechnologieën en data in de broccoliteelt. Het initiatief is opgezet door Vollegrondsgroente.net om meer praktijkkennis en ervaring op te doen voor een meer duurzame broccoli-oogst. De huidige machines die mechanisch oogsten houden geen rekening met de grootte van de kroon, maar oogsten alle planten, waaronder ook planten met een onvolgroeide kroon. Hierdoor kan slechts 50% van de geoogste broccoli daadwerkelijk als kwaliteitsproduct op de versmarkt gebracht worden. Door het gebruik van precisietechnologieën en data kan er selectiever worden gekeken naar de broccoliteelt, waardoor er over het geheel minder uitval, een hogere opbrengst en minder verspilling van middelen zullen zijn. Dit project is een vervolg op het KIEM.K20.01.078 project waarin een haalbaarheidsstudie is verricht naar de mogelijkheden voor precisielandbouw in de broccoliteelt. In het KIEM project is gekozen voor focus op de oogsthandeling, waar meer dan 50% van de teeltkosten mee gemoeid is. In dit project breiden we het projectteam uit met meer kwekers, teelt-experts en machinebouwers, en willen we verder inzoomen op en kijken naar concrete mogelijkheden voor het realiseren van selectief oogsten: 1.Localiseren en classificeren van broccoli op oogstrijpheid door middel van (beeld)sensoren; 2.Onderzoeken van mogelijkheden voor het mechanisch selectief oogsten van broccoli; 3.Realiseren van een autonoom platform voor dataverzameling, oogsten en verwerken; 4.Verkennen van toepassingen van precisietechnologie bij andere vollegrondsgroente.
