Houd je gewas in balans in de winterperiode

Met de Kerst en Oud en Nieuw op komst is het bekend dat op het Noordelijk halfrond het stralingsniveau afneemt, wat resulteert in een daling van de buitentemperatuur. Door minder ventilatie wordt de luchtvochtigheid in de kas hoger. Dergelijke omstandigheden kunnen de ontwikkeling en de groei van planten verminderen, terwijl de risico’s voor condensatie op bladeren en botrytis toenemen. Daarom vindt u hieronder een aantal tips om uw gewas te beschermen en in balans te houden.

Tip 1 | Microben
De ontwikkeling van een sterk wortelstelsel bij de start van de teelt is essentieel voor de totale teeltcyclus. Dit kan worden ondersteund door het inbrengen van nuttige microben in uw substraat.

Tip 2 | Luchtbeweging
Zorg voor voldoende luchtbeweging, vooral ’s nachts, rondom het gewas. Dit bevordert een gezond microklimaat, en ondersteunt de plantactiviteit dus de verdamping en daarmee de nutriënten opname.

Tip 3 | Energiescherm
Zet uw energiescherm in om uitstraling en dus koude plantenkoppen te voorkomen, want dat kan leiden tot een groeibeperking voor uw planten. Door optimaal gebruik te maken van uw energiescherm kunt u vooral de homogeniteit van uw kasklimaat verbeteren en bovendien het energieverbruik verlagen.

Tip 4 | Planttemperatuur meter
“Meten is weten”. Gebruik een planttemperatuurmeter om de temperatuur van uw gewas te meten en te zien hoe deze reageert op variaties van instraling en uw klimaatregeling. In combinatie met andere klimaatfactoren geeft de planttemperatuur waardevolle informatie over de energie- en waterbalans van de plant.

Tip 5 | Irrigatie
Geeft niet te weinig, maar ook niet te veel water. Juist bij lage instraling verdampt het gewas veel minder. Door de watergift af te stemmen op de werkelijke behoefte van het gewas, op basis van de verdampingsenergie of het stralingsniveau bereikt u tevens het optimale watergehalte en zuurstofniveau in de wortelzone.

Tip 6 | Temperatuur van het irrigatiewater
Bewaak de temperatuur van de wortels. Vaak staan waterbassins buiten de kas, wat betekent dat de temperatuur van het irrigatiewater afhangt van de buitenomstandigheden. Bij lage temperaturen kan dit leiden tot een wortelzonetemperatuur van minder dan 15°C of zelfs lager. Dit beperkt de wateropname door de planten en heeft vaak ook condensatie op lagere plantendelen (met name stengels) tot gevolg.

Tip 7 | Hommels en bestuiving
In het geval van kunstmatige belichting moet u er rekening mee houden dat het lichtspectrum anders is dan dat van de zonnestraling. In combinatie met te weinig natuurlijk zonlicht kan dit het oriëntatievermogen van hommels verstoren en het aantal hommels in de kolonie verminderen, wat ten koste gaat van de bestuiving.

Bovengenoemde tips kunnen helpen om uw gewas beter in balans te houden en het rendement van uw teelt te verhogen. Omdat de eigenschappen van uw kasconstructie en apparatuur kunnen variëren, dient u deze tips aan uw eigen situatie aan te passen.

Tot slot is onze belangrijkste suggestie om altijd te beginnen met een goed plan voor de opzet van de teelt en het bijbehorend kasklimaat. Door het maken van een plan bent u zich bewust van uw doelstellingen en kunt u beter beoordelen of aanpassingen nodig zijn.

Student Eric paste wiskunde toe in een bloemenkas

Wiskunde en gerbera’s. Strakke formules en kleurige bloemen. Die combinatie ligt écht niet zo voor de hand als je net denkt alles te snappen over snijpunten, parabolen, logaritmen, sinus en cosinus. Toch doet voormalig student Toegepaste Wiskunde Eric van der Sluis prachtig werk voor LetsGrow.com. Hij ontwikkelde voor het bedrijf een model om gerbera’s te detecteren en traceren. Door zijn werk kan iedere gerberateler op de voet volgen hoe hard iedere plant groeit en wanneer die geoogst kan worden.

Je hebt een wiskundeknobbel. Maar wat wil je daarmee gaan doen? Voor Eric was dat 4 jaar geleden al duidelijk. Hij wilde die inzetten om een bedrijf beter te laten draaien. Nu hij bijna is afgestudeerd, heeft hij dat ideaal nog steeds. “Ik heb tijdens mijn stage gewerkt met gerbera’s. Maar de mogelijkheden van toegepaste wiskunde zijn natuurlijk veel breder. Ik kan voor een bedrijf software gaan ontwikkelen. Of me bezig gaan houden met data-analyse.”

Detectie en tracking

“Voor de gerberatelers die klant zijn bij LetsGrow.com heb ik een nieuw model ontworpen voor detectie en tracking. Neem nou die teler. Die wil weten hoe zijn planten erbij staan en wanneer hij ze kan oogsten en naar de veiling kan brengen. Dan kan hij ervoor kiezen om elke dag door de kassen te lopen. Het is veel handiger om in een gerberakas een camera te plaatsen. Die neemt iedere dag een nieuwe foto van de gerbera’s. Ik heb iedere bloem een eigen identiteit gegeven. Zo kan de teler elke plant volgen tot en met de oogst. Op basis van het beeldmateriaal dat in de cloud wordt opgebouwd, weet hij hoeveel bloemen straks kunnen worden geoogst. Hoeveel nieuwe bloemen er op een dag of in een week bij komen. Of sommige percelen beter groeien dan andere. Dat ziet hij allemaal op zijn computer. Dat werkt veel efficiënter dan toen hij nog iedere dag zijn kassen ging inspecteren.”

Opeens 30 leuke collega’s

De stage bij LetsGrow.com was Erics eerste kennismaking met het bedrijfsleven. “Mijn wereld is daardoor groter geworden. Ik had opeens 30 leuke jonge collega’s. Na een tijdje kende ik iedereen. Het was voor mij nieuw om gewoon iedere dag van 8 tot half 5 te werken. Om aan de verwachtingen van je collega’s te voldoen.”
Bron: De Haagse hogeschool

Dashboard vernieuwd op MyLetsGrow

Bij LetsGrow.com zijn wij altijd bezig met het innoveren en het gebruiksvriendelijker maken van MyLetsGrow; hét wereldwijde tuinbouwdataplatform. Daarom hebben wij de functionaliteiten en weergave van onze dashboards vernieuwd.

LetsGrow.com zet data om in informatie, door de telers te ondersteunen bij het begrijpen van deze data kunnen telers beslissingen nemen en hun teeltproces optimaliseren. Dit doen wij door middel van onder andere trainingen die specifiek op de wensen en behoeften van de klant worden ingericht.

Innoveren en veranderen doen wij niet alleen; onze klanten staan hierbij centraal. De gebruikerservaringen en de wensen van de klanten zijn onze drijfveer. Om onze klanten zo volledig mogelijk te ondersteunen is het extra belangrijk dat de data zo overzichtelijk en makkelijk mogelijk wordt weergegeven en beschikbaar wordt gemaakt. Op deze manier kunnen zij snel en eenvoudig zelfstandig aan de slag met hun data.

 

“De koppeling met LetsGrow.com is dé ‘slimmigheid’ van Rainlevelr” – Erwin Hofman

In Rainlevelr dragen Nederlandse tuinders bij aan droge voeten door vóór een zware regenbui ruimte te maken in hun hemelwaterbassin of silo. Dat doen ze op vrijwillige basis. Delfland informeert de tuinders over de neerslagverwachting en laat weten wanneer meer ruimte nodig is. Eenmalig vergoedt Delfland de extra voorzieningen, de tuinder werkt ermee en onderhoudt ze. Door deze samenwerking is er minder risico op wateroverlast en is er minder snel waterschade.

Het vernuft van Rainlevelr vindt Erwin Hofman (Montera Techniek) de koppeling met LetsGrow.com.

“Daardoor kan Delfland zien hoeveel ruimte beschikbaar is in de bassins en in combinatie met de neerslagverwachting berekenen hoeveel ruimte vrijgemaakt mag worden bij de deelnemers van Rainlevelr.”

Op basis van de verwachte neerslag wordt er berekend hoeveel er vrijgemaakt mag worden bij de deelname aan Rainlevelr.

“Doordat de teler zelf beslist of hij de klep openzet, is de drempel om deel te nemen laag. Je wilt immers in droge tijden geen tekort aan gietwater hebben. Een collectief bassin waar tuinders in droge tijden weer gebruik van kunnen maken, is er niet, misschien iets om over na te denken.”

Bron: Rainlevelr nieuwsbrief

Spaans webinar: Oogstprognoses

Op 10 september 2020 organiseert LetsGrow.com een Spaanstalig webinar. Onze experts leggen aan de LetsGrow.com-gebruikers en andere belanghebbenden wereldwijd uit hoe LetsGrow.com AI toepast om het groeiproces van de gewassen te optimaliseren. De voornaamste reden voor dit webinar is om gebruikers te informeren over hoe zij het rendement kunnen vergroten en een nauwkeurige oogstprognose te maken.

In slechts één uur van uw tijd informeren onze experts u over de LetsGrow.com-tools die uw bedrijf winstgevender maken en hoe u kunt anticiperen op de markt. Bovendien wordt uitgelegd hoe u een hoger rendement behaalt en hoe u kunt vooruitlopen op wat er in de kas gebeurt of gaat gebeuren.

AI: Machine Learning
Technologische vooruitgang heeft ons in staat gesteld om snel te evolueren naar een wereld waarin computers een onmisbare rol spelen; niet alleen om informatie te beheren en op te slaan. De huidige Machine Learning-systemen dragen bij aan het vergroten van het menselijk redeneervermogen. Op deze manier wordt het mogelijk om in een korte tijd problemen op te lossen en hierop de anticiperen.

AI-systemen hebben de mogelijkheid om in een korte tijd grote hoeveelheden informatie te genereren, analyseren en correleren, waardoor het de perfecte tool is voor het creëren van bijvoorbeeld oogstprognoses. Machine Learning opent de deuren voor het behalen van betere resultaten en het optimaliseren van teeltprocessen.

Aanmelden
Wilt u deelnemen aan dit webinar? Dat kan! Klik hier om u aan te melden.

Teeltkennis beter uitwisselbaar maken

Bedrijven zoeken naar handvatten om meer uit hun teelt te halen. Data-analyses laten uitvoeren, en daar met elkaar over discussiëren, kan helpen om toe te werken naar een beter inzicht in de beperkende teeltfactoren. Eenduidigheid in communicatie over die data maakt betrouwbare en goede uitwisseling van kennis en ervaringen mogelijk. 

Waar het handmatig overzien van de enorme hoeveelheid beschikbare data vaak niet meer lukt, kunnen data-analyse-programma’s verbanden leggen tussen teeltfactoren, en de beperkende factor inzichtelijk maken.

Sommige menselijk gekozen teeltmaatregelen hebben een positief kortetermijneffect op de productie, waar computerprognoses echter al kunnen laten zien dat het gewas hierdoor op langere termijn veel moeite zal hebben om overeind te blijven. Bijvoorbeeld bij belichte gewassen die uit de donkere winterperiode komen.

Het meer gaan telen op basis van objectieve teeltdata en data-analyses maakt het ook makkelijker om kennis vast te leggen en door te geven. Dit borgt beter dat kennis op het bedrijf behouden blijft, bijvoorbeeld als er bedrijfsleiders vertrekken. Menselijke teeltervaringen (‘groene vingers’) goed overdragen blijkt vaak een probleem.

Beoordeling van data vraagt aandacht, zodat er geen foutieve conclusies getrokken worden. Twee teeltfactoren die gelijk op lopen in een simpele vergelijkingsgrafiek, hoeft nog niet altijd te betekenen dat er daadwerkelijk een vast oorzakelijk verband tussen beide is.

Onafhankelijk teeltadviseur Peter Geelen: “Dampdrukverschil (VPD) is bijvoorbeeld gecorreleerd aan de verdamping. Maar als je denkt de verdamping te kunnen verhogen door de VPD op te voeren, dan leg je de verkeerde oorzaak-gevolgrelatie. De hoogte van de verdamping is namelijk afhankelijk van de energietoevoer, bijvoorbeeld de straling. De plant bepaalt vervolgens de hoogte van het dampdrukverschil door middel van de openingstoestand van de huidmondjes. Die is vervolgens weer afhankelijk van de waterbeschikbaarheid in het blad.”

Vergelijkbaarheid
Als telers samen discussiëren over teeltdata en data-analyses levert dit extra inzicht op, en maakt het mogelijk om ook resultaten van verschillende teeltlocaties met elkaar te vergelijken. Om daar eenduidig over te kunnen communiceren, is het wel belangrijk kritisch naar de monitoring van die data te kijken.

“Als serieuzer geteeld gaat worden op basis van data, worden die verzamelde data veel betrouwbaarder. Dat is vaak al de eerste winst die gehaald wordt.” Zoals het op alle teeltlocaties precies op dezelfde zelfde manier vastleggen van bijvoorbeeld zetting en gemiddeld vruchtgewicht.

Onafhankelijk teeltadviseur Peter Geelen: “Behaalde kilo-productie kun je op wel tien verschillende manieren registreren. Het is voor vergelijkingsdoeleinden dan veel belangrijker dat je dat allemaal op dezelfde manier doet, dan hoe je het precies meet.”

Die eenduidigheid geldt ook voor het beoordelen en vergelijken van teeltresultaten tussen jaren of teeltlocaties. Daartoe is de lichtbenuttingsefficiëntie (LBE) een betere maat dan alleen de kilo-productie te beoordelen. Telers die langer met een analyse van de lichtbenuttingsefficiëntie werken (zie ook het artikel op pagina 22), zien bijvoorbeeld dat hun plantbelasting jaarrond beter afgestemd raakt op de (te verwachten) lichtsom. Waarbij verlaging van die plantbelasting of stengeldichtheid kan helpen om bij hogere temperaturen te telen, wat het op zijn beurt weer makkelijker maakt om vocht te beheersen en efficiënt met CO2 om te gaan. Als de licht-temperatuurverhouding goed blijft, zorgt een vlottere afrijping er dan voor dat dit geen productie hoeft te kosten.

Een volgende stap is dan om de licht-temperatuurverhouding te bepalen aan de hand van het PAR-licht in de kas, in plaats van de joules buitenlicht. Dan kan eenvoudig de invloed van belichting, schermen en krijten meegenomen worden in de lichtsom die beschikbaar is voor het gewas. De PAR-som in de kas kan gemeten worden met PAR-sensoren. Ook kan het buitenlicht omgerekend worden naar PAR-licht in de kas, als de lichttransmissie van kasdek, scherm of coating bekend is.

Eenduidigheid
Bij de vergelijking van teeltdata en teeltresultaten levert communicatie daarover sowieso al makkelijk spraakverwarring op. Ondernemers van enkele grote bedrijven wilden daarom zorgen dat al hun teeltmanagers op dezelfde lijn zouden zitten. Binnen het kader van Het Nieuwe Telen zijn hiervoor (bijvoorbeeld maandelijkse) bijeenkomsten gestart om iedereen op hetzelfde kennisniveau te brengen, en te zorgen dat iedereen ‘dezelfde taal’ spreekt. Soms worden zelfs directies en teeltvoorlichters meegenomen, om allemaal concreet op hetzelfde niveau te kunnen communiceren over teeltsituaties en teeltbeslissingen.

Geelen, die dergelijke groepen begeleidt: “Zodat niet bijvoorbeeld de ene teler aan een heel andere plantbalans denkt, als hij het heeft over een ‘generatief staand gewas’, dan de ander. Of dat iemand uitvoerig spreekt over de ‘energiebalans’ in zijn planten, en de ander bij dat Het Nieuwe Telen-begrip geen helder beeld heeft waar het precies om draait. Waardoor er tegenstand en onbegrip kan ontstaan.”

Ook opvattingen van telers en teeltmanagers worden door data-beoordelingen tegen het licht gehouden. Soms blijkt in gespreksgroepen dat een teeltmiddel, zoals een generatief gewas, tot doel op zich verheven is, in plaats van dat het selectief ingezet wordt om tot een bepaald nagestreefd teeltresultaat te komen. Het steeds nastreven van zo’n generatief staand gewas kan de huidmondjesactiviteit beperken, als data-analyse aangeeft dat de lichtbenutting niet optimaal is omdat andere klimaatfactoren beperkend zijn geworden.

Om de beperkende factor continu in beeld te houden heeft bijvoorbeeld LetsGrow.com een aantal modules ontwikkeld, zoals de klimaatmonitor en de plantbalansmodule. Dit zijn hulpmiddelen om op basis van veel samenhangende factoren toch eenvoudig het overzicht te houden. Dit biedt volgens Geelen handvatten om teelten aan te sturen, te verbeteren en te vergelijken.

Bron:  Groenten & Fruit | Auteur: Peter Visser

Ontwikkeling naar datagedreven teelt

Klimaatregeling is vaak gebaseerd op meten wat er gebeurt, of gebeurd is, en daarop reageren. Steeds meer is er bij telers echter behoefte aan vooruitzien naar wat er waarschijnlijk zal gaan gebeuren, en daarop ageren. Data-analyse kan daar een belangrijke bijdrage aan leveren.

Een van de partijen die al heel actief aan de gang is met datatoepassingen is LetsGrow.com. Veel telers kennen dit vooral als vergelijkingsplatform voor klimaat- en andere bedrijfsregistratiegegevens. Daarmee is het bedrijf inderdaad groot geworden. Maar in de loop der tijd heeft LetsGrow.com een switch gemaakt naar het meer bieden van datagedreven teeltoplossingen.

Telers zijn er heel goed in geworden om achteraf te kunnen bedenken waarom hun gewas zichtbare reacties vertoont, en daarop te reageren. Zowel teeltadviseurs als telers gingen echter steeds meer vragen of het niet mogelijk was om – met al die binnengehaalde data – ook voorspellend berekeningen te maken. Wat zal er bij de huidige instellingen en te verwachten buitenomstandigheden gaan gebeuren met de plant, bijvoorbeeld wat betreft productie, kans op schimmelaantastingen, energiebeheer of invloeden op temperatuurverschillen in de kas? Hoe kan ik klimaatinstellingen en watergift beter afstemmen op de gewasontwikkeling en plantbehoeftes? Telers willen graag vooraf kijken welke optie het beste effect oplevert, en welke instellingen er nodig zijn om die uitkomst te bereiken. Gangbare Excel-programmaatjes blijken, bij de enorme hoeveelheden beschikbare data, niet meer toereikend om echt goed te ontdekken wat er allemaal mogelijk is.

Gewasmodellen
Bij datagedreven en voorspellend telen zijn goede, verklarende plantfysiologische gewasmodellen een eerste noodzaak. Daarmee kan LetsGrow.com terugvallen op de wortels van haar ontstaansgeschiedenis: het aan telers beschikbaar stellen van door WUR ontwikkelde plantmodellen. Er wordt bewust voor gekozen om plantfysiologen datavaardigheden te laten aanleren, in plaats van andersom dataspecialisten los te laten op tuinbouwtoepassingen. Peter Hendriks van LetsGrow.com: “Je kunt wel alle beschikbare data op een grote hoop gooien en daar conclusies uit gaan trekken, maar daar kun je ook enorme fouten mee maken. Die specifieke domeinkennis van de glastuinbouw en plantfysiologie leer je niet zo maar even. Eerst moet je goed snappen hoe de natuurkundige processen in de kas en de plantfysiologie in elkaar zitten, en dan kun je pas effectief datagedreven gaan telen.” Al werken er uiteraard ondersteunend op de achtergrond wel wiskundigen en gespecialiseerde datawetenschappers om de data effectief te kunnen verwerken.

Waardevolle data
Hoe meer data er beschikbaar is, hoe meer er geanalyseerd kan worden. Hendriks: “Denk dus niet te snel: aan deze gegevens heb ik nu niets. Sla alles op wat je kunt. Je moet eens kijken wat voor supercoole analyses we op dit moment kunnen uitvoeren op basis van gegevensregistraties die gedurende vijf jaar of langer verzameld zijn. Met gegevens waar telers nooit eerder iets mee gedaan hadden, omdat ze tot nu toe nog niet wisten wat ze er mee konden doen.”

Hoe verfijnder de data, hoe groter de kans op betrouwbaarder analyses. Het is dus te overwegen om tellingen van zetting en grofheid frequenter uit te gaan voeren dan bijvoorbeeld alleen wekelijks voor een globale indicatie.

Er kan nog zoveel geregistreerd en doorgerekend worden, maar het resultaat staat of valt bij de correctheid van de beschikbare data. Alleen juiste data is effectief te analyseren en levert betrouwbare conclusies op. “IJk je sensoren en meetapparatuur dus niet alleen om de directe klimaatregeling goed te houden. Het niet goed ijken betekent ook verlies van kostbare data om die later te kunnen analyseren. Of je blijft, in alles wat je doet, ook de fouten in die data steeds meenemen.”

In plaats van blind af te gaan op wat computers adviseren op basis van data-analyses, is het goed te beseffen dat er achter alle veranderingen in data een verhaal zit. “Als daar iets heel geks gebeurt, is er vaak een reden voor. Bij data-analyse is het dus zaak om eerst die reden te checken, anders kun je onjuiste conclusies uit die data gaan trekken. Heel simpel: is er iets gebeurd als externe verklaring, zoals bijvoorbeeld stormschade of een ziekte-uitbraak?”

Balans
Data-analyses zijn een welkome aanvulling op menselijke teeltkennis. Elke teler heeft zijn eigen ‘groene vinger’-gevoel en eigen interpretaties van teeltgegevens, op basis waarvan hij de aansturing van het kasklimaat regelt. Maar zeker grootschalige bedrijven, en telers die samenwerken binnen telersverenigingen, worden regelmatig geconfronteerd met verschillen in opbrengst of gewasstand tussen teeltlocaties, die niet meer te verklaren of op te lossen zijn op basis van alleen onderlinge meningenuitwisseling.

LetsGrow.com constateert dat productieverschillen tussen teeltlocaties via data-analyses zijn te verklaren, zelfs tot op het niveau van schermgebruik, raamstanden of gebruik van andere teeltuitrusting. Het is terug te herleiden waarom dingen gebeuren.

Een heel zinvol gebleken analyse is het optimaliseren van de licht-temperatuurverhouding, aan de hand van eigen klimaatdata van de teler. Het voor elke dag van het teeltseizoen uitzetten van de etmaaltemperatuur en de lichtsom heeft een goede basis gelegd om meer inzicht te verkrijgen in de plantbalans. Het ontwikkelde model voor de lichtbenuttingsefficiëntie (LBE, in gram productie per megajoule stralingssom) van het gewas zoekt naar de ideale onderlinge combinatie en balans tussen licht, luchtvochtigheid, temperatuur en CO2. Daarbij wordt ook rekening gehouden met het feit dat de lichthoeveelheid in bijvoorbeeld week 21 niet toe te wijzen is aan de productie in week 21, maar een effect heeft op productie later in de tijd.

De vaak grote spreiding in LBE bij bedrijven geeft aan dat er potentie is om het licht beter te benutten. Door de beperkende factor die de lichtbenutting het meest negatief beïnvloedt te achterhalen en te elimineren, zijn in de praktijk al productieverhogingen tot meerdere procenten gerealiseerd. En soms is er geen beperking, en kan blijken dat een grote lichtbeschikbaarheid ruimte biedt voor een nog hogere plantbelasting en productie.

De conclusies uit data-analyses werkt LetsGrow.com helemaal uit tot acties die telers kunnen nemen. Hendriks: “Alleen voeren wij ze niet uit. We geven bij een teler alleen aan of hij nog op de ‘ideale’ teeltlijn zit, en wat hij had kúnnen doen. We willen de teeltman niet vervangen, maar wel zorgen dat deze betere beslissingen kan nemen, of dat hij een grotere kasoppervlakte kan beheren.” Al zijn er naast beslissingsondersteuning ook zaken die al wel te automatiseren zijn. “Een paar keer per dag een standaard klimaatinstelling gaan aanpassen op de klimaatcomputer, dat zou in deze tijd toch niet meer nodig moeten zijn.”

Sensoren
Sensoren, die veranderingen waarnemen die voor het menselijk oog niet zichtbaar zijn of dat pas in een later stadium worden, ondersteunen het nemen van betere teeltbeslissingen. Er is een grote toename aan sensoren die op de markt komen, waaronder sapstroommeters, vruchttemperatuurmeters, uitstralingsmeters, warmtebeeld-camera’s tot en met robots voor mobiele vrucht-tellingen.

Met name ook draadloze sensoren, die meerdere meetpunten in de kas opleveren, dragen bij aan extra inzicht. Zo wist een teler bijvoorbeeld vanuit data-analyse te verklaren waarom hij aan de gevelkant van de kas steeds meer plukte dan uit dezelfde gewasrij dichter bij het middenpad. Uiteindelijk is hij zelfs zo ver gegaan om zijn kasconstructie aan te passen, omdat dit voor hem een optimale balans opleverde in zijn specifieke bedrijfssituatie.

Hendriks: “De techniek komt naar je toe. Er zijn zo veel extra sensoren, met alle bijbehorende aanvullende data, die op je af komen. Je overziet het niet meer. Onze visie is om al die data tot waarde te brengen. Met een omslag van het vertrouwde meten en reageren, naar vooruitzien en ageren. Om een doorgaande lijn te creëren waarmee je het gewas steeds in balans houdt, in plaats van te denken: ‘help! er gaat iets mis’, en dan ineens te moeten corrigeren. De vraag ‘wat moet ik nu doen?’ komt dan vroegtijdig voort uit: ‘ik zie dit gebeuren in mijn data’, in plaats van dat het een verlate reactie is op: ‘ik zie iets aan mijn gewas’.”

Artificial Intelligence
Bij data-analyse horen telers ook al snel kreten voorbij komen als Artificial Intelligence (AI) en zelflerende datasystemen (machine-learning). Daarbij beseffend dat computers op eigen kracht heel veel analyses kunnen produceren, waarbij de accuraatheid van de uitkomsten in de loop der tijd sterk is verbeterd. Maar het staat lang niet altijd helemaal helder voor ogen wat de genoemde begrippen precies inhouden.

Hendriks probeert het simpel uit te leggen. “Bij traditionele modellen programmeer je resultaten van jarenlange onderzoeken en registraties in een computerprogramma. Bijvoorbeeld: wat doet een graad kastemperatuurverhoging met de afrijpingssnelheid? Daarmee laat je de gevolgen door dit programma berekenen, waardoor er voorspellingen gemaakt kunnen worden van huidige of te verwachten teeltomstandigheden.”

“Bij machine-learning, een specifiek onderdeel van het bredere Artificial Intelligence, stop je uitkomsten (zoals kilo-opbrengsten of gewasreacties) uit het verleden in een computer, in combinatie met de klimaatgegevens uit dezelfde periode. De computer analyseert en bepaalt zelf de onderlinge verbanden, en gaat daarmee zelf een voorspellend programma maken. Het is een manier om effecten van nieuwe dingen sneller en heel accuraat te voorspellen.

Bron:  Groenten & Fruit | Auteur: Peter Visser

3 tips over telen met hoge buitentemperaturen

Aankomende dagen stijgen de temperaturen tot wel 32 graden Celsius in Nederland. Wat betekent dit voor de telers en hoe kunnen ze hierop inspelen om ervoor te zorgen dat het gewas er tevreden bij blijft staan?

Met de stijging van de temperatuur, stijg ook het stralingsniveau. Straling is de drijvende kracht achter fotosynthese (assimilatenproductie), mits deze optimaal wordt ingezet. Hieronder vind je 3 tips die telers helpen om de plantbalansen te bewaren:

Kastemperatuur verlagen
Juist, de kastemperatuur moet om laag, maar het 100% openen van de ramen is niet de enige optie. Door de ramen op een lager niveau te houden, kunnen telers transpiratie / verdamping initiëren. Hierdoor worden de planten gebruikt als koelsysteem om uw temperatuur te verlagen.

Vernevelingssysteem
Zorg dat de huidmondjes open worden gehouden. Om dit te realiseren is het belangrijk dat de relatieve vochtigheid niet dramatisch daalt. Heeft u een vernevelingssysteem? Dan is dit het beste moment om het systeem te gebruiken, maar wel gedoseerd. Het doel van een vernevelingssysteem is immers om de luchtvochtigheid van de kas te verhogen en niet om de luifel te “sproeien”.

Schermen
Gebruik je schermen. Vooral voor hogedraadgewassen is de belangrijkste factor van uw kas de temperatuur van de bloemen. Gebruik het scherm om de directe straling op het gewas en met name de bloemen te verminderen.

 

Team AuTomatoes wint Autonomous Greenhouse Challenge

Team AuTomatoes, met enkele bekende Nederlandse tuinbouwgezichten erin, heeft de Autonomous Greenhouse Challenge gewonnen. Het team combineerde netto opbrengst, duurzaamheid en inzet van AI het beste, troefde nipt team AiCU af en ook alle andere AI-teams. En de referentietelers, sinds de corona-uitbraak eveneens gedwongen tot autonoom telen van cherrytomaten.

In het winnende team zitten consultants, data scientists, engineers, onderzoekers en studenten van TU Delft, Van der Hoeven Horticultural Projects, KeyGene en Hoogendoorn Growth Management. Het was het team wat gedurende de Autonomous Greenhouse Challenge met enige regelmaat updates deelde, zoals over de discussie die gevoerd werd over inzet van belichting.

Leonard Baart de la Faille laat namens het winnende team weten: “We maken hiermee een enorme stap en kunnen met de kennis die we ontwikkeld hebben teeltbegeleiding perfectioneren door de inzet van data.”

Aftermovie


Toasten bij de winnaars. Het hele team van AuTomatoes bestaat uit Leonard Baart de la Faille, Lars Kerkhof, Tamas Keviczky, Niek Bouman, Neil Yorke-Smith, Gerdine van Donge, Tim Tijsma, René Beerkens, Evripidis Papadopoulos en Godfried Dol.

Conclusie na de tweede editie, zo bleek tijdens de webinar vanochtend, is dat het niveau van de AI-teams flink omhoog is gegaan, waardoor zelfs met een eindsprint en een resultaat boven de eigen prognoses de referentietelers onderaan eindigden. Al is daarmee de discussie over het belang van groene vingers nog niet afgelopen, blijven mensen in de kas nodig, net als nog veel meer sensoren en data om nog betere algoritmes te ontwikkelen.


50% van de eindscore werd door bovenstaande grafiek bepaald. De andere 20% werd bepaald door duurzaamheid (inzet van energie en middelen) en 30% inzet van ‘autonome teelttechnieken’ zoals AI.

Hoge opbrengst, lage kosten
Het doel van de Autonomous Greenhouse Challenge was om gedurende zes maanden (een langere periode dan in editie één met een komkommerteelt) zo hoog mogelijk te scoren op kilo’s, smaak, kwaliteit en duurzaamheid met gebruik van zo min mogelijk energie, middelen en daarmee dus zo laag mogelijke kosten. Bovendien werd de uitslag voor een deel ook bepaald door de jury die keek naar inzet van ‘autonome teelttechnieken.’

Elk team kreeg een stukje kas bij Wageningen University & Research in Bleiswijk toegewezen om daar met alle mogelijke technische snufjes en de bekende technische hulpmiddelen (sensoren, schermen, verwarming, bevochtiging, CO2, irrigatie) een teelt te draaien, zónder in de kas te komen, volledig ‘op afstand’ dus.

Iedereen écht autonoom
Een uitdaging, voor de vijf AI-teams die helemaal thuis zijn in alle techniek en vooral bergen met data, maar zeker ook voor de referentietelers die nu nog het dichts op de praktijk aansluiten waarin data wel gebruikt wordt, maar een rondje door de kas er zeker ook nog bij hoort. “Als mij vooraf gevraagd was volledig autonoom te telen, dan had ik niet meegedaan”, vertelde referentieteler Kees Stijger (samen met Ted Duijvestijn en Marissa van Duijn een team) vanochtend nog voordat de uitslag bekend werd.

Toch moesten ook Kees en Ted eraan geloven halverwege de teeltwedstrijd. “Na de corona-uitbraak zijn Ted en ik ook niet meer in de kas geweest. Juist op het meest kritische moment, waarin wij hoge etmalen draaiden om de eindsprint in te zetten, hebben ook wij echt autonoom geteeld met filmbeelden, telefonisch overleg en de data waarmee Marissa ons hielp. Een nieuwe uitdaging voor mij, maar het is gelukt boven onze prognose uit te komen, dus ik ben zeker tevreden. Ons plan met een eindsprint is gelukt.”

De grijze lijn zijn hier de referentietelers. Team ‘groen’ en ‘oranje’ staken uiteindelijk ruim boven de rest van de teams uit in de eindafrekening.

Ervaring
Wel moest er nog een ‘klein probleempje’ overwonnen worden voordat de eindsprint ingezet kon worden, overigens voor alle teams. “De gesprongen hoofdleiding in de kassen in maart was wel echt een tegenslag. Toen hebben wij direct besloten een fungicide mee te druppelen om de wortels heel te houden, want alles was echt heel nat geworden in alle afdelingen.” Een stukje ‘veertig jaar telerservaring’.

Niet te relaxt
Voor alle teams gold dat ze ten opzichte van de eerste editie meer voorbereidingstijd hadden. Een voordeel, zo vertelde Klaas van Egmond van Delphy en team ‘The Automators’. Hij deed vorig jaar mee en dit jaar weer en kon dus goed vergelijken. “Niet alleen de technische systemen, maar ook het hele monitoren van de data konden we nu beter voorbereiden en ook veel meer geautomatiseerd doen. Al was het ook riskant om niet te relaxt te zijn door de extra tijd en de extra geautomatiseerde onderdelen.”

Klimaatstrategieën
Uit de tweede editie kunnen meerdere lessen worden geleerd, zo deelde Silke Hemming, namens Wageningen University & Research organisator van de teeltwedstrijd en gedurende de wedstrijd verantwoordelijk voor korte updates met grafieken op de sociale media. “De verschillende klimaatstrategieën van de teams resulteerden in vergelijkbare totale producties, maar wel in een verschillend gebruik van energie en middelen zoals energie, CO2, water en nutriënten.”

Nog meer data, maar hoe te interpreteren?
De gewasmanagementstrategie is volgens Silke het sleutelelement voor een hoge (en kwalitatief hoogwaardige) productie. Dezelfde conclusie werd ook getrokken uit de eerste editie, waarin belichting ook belangrijk was. Dit jaar wisten de teams hier al beter mee om te gaan zag Silke.

Silke ging ook dieper in op de data. Daarvan zijn er heel veel nodig om alles goed op afstand te kunnen sturen. “Gebrek aan data is vaak een probleem, het belemmert de ontwikkeling van AI-algoritmes en dus de ontwikkeling van de autonome kas.”

Daarnaast blijft het zaak data goed te interpreteren. “Wat betekent een signaal afkomstig van een sensor?” Zeker bij steeds nieuwere sensoren een uitdaging, want als iets écht nieuw is, dan is er nog veel aan kennis te vergaren.

Mensen blijven nodig
De Autonomous Greenhouse Challenge heeft volgens Silke laten zien dat het mogelijk is om groenten op afstand te telen. “In tijden van COVID-19 geeft dit heel veel mogelijkheden. Alle beslissingen kunnen autonoom op afstand worden genomen. Er blijven echter mensen in de kas nodig voor gewashandelingen (indraaien, oogsten) en voor onderhoud aan sensoren/installaties indien nodig.”

Daar zijn nog meer ontwikkelingen nodig om robots met mensen te laten samenwerken. “Dat vraagt zeker meer onderzoek in de toekomst”, aldus Silke. Ook Leo Marcellis, lid van de jury, sloot daarbij aan. “We staan nog maar aan het begin van wat mogelijk is.”

Wie weet wat er in editie drie (mits er genoeg sponsors zich melden), waarin na komkommer en tomaat misschien wel paprika aan de beurt is, weer kan worden ontdekt. Al is er wereldwijd heel veel vraag naar innovatie in tomaat als grootste productgroep, dus verder bouwen op de kennis uit deze tomatenteelt ligt misschien wel het meest voor de hand.

Bron: GroentenNieuws | Auteur: Thijmen Tiersma

Gratis webinar-reeks; Implementatie van Plant Empowerment

De Implementatie Partners van Plant Empowerment starten een gratis webinar-reeks van vier webinars. Deelnemers leren hoe ze de basisprincipes van Plant Empowerment kunnen implementeren. Ook leert men hoe je gewassen op een duurzame manier kunt laten groeien door gebruik te maken van de natuurlijke groeikracht van een plant. Het eerste webinar wordt gehouden op woensdag 3 juni 2020 om 9 uur ’s ochtends en
15 uur ’s middags. Aanmelden is vanaf vandaag mogelijk.

Dé weg naar duurzame teelt
Plant Empowerment is een nieuwe unieke teeltmethode die leidt tot meer opbrengst en betere kwaliteit. Tegelijkertijd worden hulpbronnen zoals water, energie en voedingsstoffen efficiënter gebruikt. Dit maakt Plant Empowerment dé weg naar een duurzame tuinbouw. De theorie van Plant Empowerment wordt beschreven in het boek; Plant Empowerment, the basic principles. Dit boek wordt wereldwijd goed ontvangen en wordt momenteel ook vertaald naar het Nederlands. Veel kwekers telen al volgens de principes van Plant Empowerment. Kijk hier de video waarin Jan Voogt uitlegt wat Plant Empowerment zo uniek maakt.

Van offline naar online cursussen
Naast scholen en universiteiten, wordt Plant Empowerment ondersteund door zes wereldwijd toonaangevende tuinbouwbedrijven: Koppert Biological Systems, LetsGrow.com, Ludvig Svensson, Hortilux/PL Light Systems, Hoogendoorn Growth Management, Saint-Gobain Cultilene. Zij zijn de implementatie partners van Plant Empowerment. De partners organiseren wereldwijd steeds vaker seminars en workshops, waar telers leren hoe ze deze teeltmethode kunnen toepassen om hun productie te optimaliseren. De seminars worden goed bezocht. Voor de komende periode staan diverse evenementen op het programma. Vanwege het COVID-19 is het nog onduidelijk welke evenementen doorgang zullen vinden. Omdat de partners veel waarde hechten aan het delen van kennis is besloten om vanaf juni webinars aan te bieden.

Gratis webinar serie: Implementatie van Plant Empowerment
Er wordt gestart met een eerste reeks van vier webinars. De deelnemers leren hoe ze de natuurlijke groeikracht van de planten kunnen stimuleren en ondersteunen door optimale groeicondities te creëren. Het eerste webinar wordt gegeven door de auteurs van het boek. Zij leggen in het eerste webinar de basisprincipes uit. Onderwerpen die in de daarop volgende webinars aan bod komen zijn bijvoorbeeld: screening, data gedreven telen, automatisering, substraat, glassoorten, klimaat, bestuiving, natuurlijke plaag- & ziektebestrijding en natuurlijk & kunstmatig licht.

We starten op woensdag 3 juni 2020 om 9 uur ’s ochtends en 15 uur ’s middags – Nederlandse tijd. De volgende data zijn; 10, 17 en 24 juni.

Aanmelden
Schrijf je nu in voor de eerste webinar; www.plantempowerment.com/event/webinar-series