Grasgroei+en+eiwit+inschatten+met+big+data
Achtergrond
© Idse Hoving WUR

Grasgroei en eiwit inschatten met big data

Een combinatie van het vernieuwde grasgroeimodel, extra rekenkracht van computers en beelden van drones zorgt over vijf jaar voor goede inschatting van grasgroei en -kwaliteit tot tien dagen vooruit. Mooi gereedschap om het optimale moment voor maaien en weiden te bepalen.

De tijdrovende rondgang door weilanden om met een grashoogtemeter de hoeveelheid gras in te schatten gaat tot het verleden tijd behoren. Grashoogte meten is alleen nog nodig om de precisie van de verzamelde data te ijken.

Dat concluderen onderzoekers Idse Hoving en Gertjan Holshof van Wageningen University & Research na enkele jaren onderzoek in het kader van de projecten Amazing Grazing en Precisielandbouw 2.0. De laatste jaren maakte de farmwalk met de grashoogtemeter juist een revival door dankzij de activiteiten van de Stichting Weidegang. Al bevelen de beide onderzoekers de farmwalk met de grashoogtemeter voor nu nog wel nadrukkelijk aan.

Voorspellend grasgroeimodel

In de twee onderzoeken is gekeken naar modelmatig schatten van de actuele grasopbrengst en het voorspellen van de groei in de komende dagen. Met remote sensing (satelliet- en dronebeelden) werden voorspellingen gecontroleerd en inzicht verkregen in de variatie in grasaanbod.

Op klei en veen is de opbrengst lastiger te voorspellen dan op zand

Vocht is een belangrijke factor voor grasopbrengst
Vocht is een belangrijke factor voor grasopbrengst © DIRK HOL

Om de actuele opbrengst te schatten en de groei te voorspellen is de webapplicatie GrasSignaal ontwikkeld. De belangrijkste parameters voor grasgroei zijn lichtintensiteit, temperatuur, daglengte, vocht en stikstofvoorziening.

Het rekenprogramma maakt zoveel mogelijk gebruik van vrij beschikbare locatiespecifieke data, zoals neerslagdata van de buienradar, temperatuur en verdamping van het dichtstbijzijnde weerstation (historisch en verwachting) en de bodemtextuur (bodemkaart).

Met de gegevens wordt een bodemvochtbalans berekend om de beschikbaarheid van vocht te simuleren. De tool haalt zelfstandig de benodigde data binnen en de gebruiker voegt specifieke gegevens toe, zoals grondwaterstand, beregening, bemesting en data voor maaien of weiden. De vereiste eigen invoer wordt wel zo beperkt mogelijk gehouden.

Satellieten en drones

Beelden van satellieten en drones zijn een andere manier om de grasgroei en -kwaliteit te schatten. In het onderzoek is de eBee-drone met een Multispec4C-camera van dronewerker Christel Thijssen gebruikt. De drone meet niet alleen de biomassa, en daarmee de grasgroei, maar ook het ruweiwitgehalte.

De techniek van de dronemeting is gebaseerd op lichtreflectie van een gewas in verschillende kleurbanden. Op basis van de reflecties worden gewasindexen berekend als maat voor zowel biomassa als ruweiwitgehalte.

Voor grasland kan deze remote sensing (op afstand meten) een alternatief zijn voor de grashoogtemeter. Remote sensing bespaart veel tijd en brengt de variatie binnen percelen veel beter in beeld.

De kosten van remote sensing liggen hoger dan van een modelmatige voorspelling, maar remote sensing levert wel een actueel beeld op. De multispectrale cameratechniek is vooral ontwikkeld voor bijbemesting in granen en aardappels. De onderzoekers hebben nog tijd nodig om vast te stellen of er een goed verband is tussen de indexen en de werkelijke opbrengst en het ruweiwitgehalte.

Vocht en stikstof

Hoving en Holshof constateren in het onderzoek dat de actuele beschikbaarheid van vocht en stikstof in de bodem de meest bepalende factoren voor de groeivoorspelling zijn.

Combineren van verschillende methoden blijkt veelbelovend om meer grip te krijgen op de te verwachten grasopbrengst. Modelmatige grasgroeivoorspelling is dan de basis en wordt aangevuld met remote sensing en waar nodig geijkt met metingen in het veld.

Het is overigens wel lastiger om een juiste inschatting te maken op klei- en veengronden dan op zandgronden. De vochthuishouding bij klei- en veengrond is complexer, zeker bij toepassing van drainage.

Bodemsensoren voor stikstof
Bodemsensoren kunnen ook worden gebruikt voor monitoring van de waterkwaliteit en daaraan gekoppeld bemestings- en beregeningsadvies. Deze winter zijn bij zes deelnemers aan de Vruchtbare Kringloop Achterhoek in samenwerking met waterleidingbedrijf Vitens bodemsensoren geplaatst. De sensoren meten het bodemvocht, de temperatuur van de bodem en de geleiding van meststoffen in het bodemvocht. De data die deze sensoren worden gecombineerd met weerdata.


Dit jaar wordt het onderzoeksproject opgeschaald en getest op vijf melkveebedrijven. Daarbij wordt ook gekeken in hoeverre remote sensing is te combineren zijn met groeivoorspelling. Deze praktijktest is een volgende stap naar toepassing op grote schaal in de praktijk.

De onderzoekers verwachten dat het gebruik van sensoren op machines om plaatsspecifiek opbrengst en kwaliteit te meten meer gemeengoed wordt. Ook rekenen ze erop dat de kwaliteit van de drone-en satellietbeelden beter en goedkoper wordt, waardoor deze beelden vaker worden gebruikt.

Hoe meer en hoe betere beelden, hoe beter het verband met opbrengst en kwaliteit zichtbaar wordt. Hoe preciezer de inschatting, hoe beter de graslandbenutting en de mineralenefficiëntie. De metingen en voorspellingen die uit de beelden volgen worden beschikbaar gesteld via internettoepassingen zoals Akkerweb.

Bovendien biedt de weersverwachting steeds meer perspectief. De afgelopen jaren zijn de verwachtingen een stuk betrouwbaarder geworden. In de jaren 80 waren alle computerberekeningen na dag vijf over het algemeen een slag in de lucht en daarmee niet of nauwelijks bruikbaar. Nu zijn de berekeningen voor 10 dagen goed bruikbaar om de algemene trend aan te geven, stelt weeradviesbureau Meteoconsult.