Smart farming: wat het is, hoe het werkt en de belangrijkste technologieën

Elk seizoen bepalen teeltmanagers wanneer ze moeten irrigeren, waar ze moeten scouten en hoeveel meststoffen een gewas nodig heeft. Smart farming koppelt die beslissingen aan gemeten veldomstandigheden door sensoren, software en agronomisch inzicht samen te brengen in één routine. Dit artikel legt uit hoe het werkt, wat ervoor nodig is en hoe telers en landbouwbedrijven van start kunnen gaan.

Wat is smart farming?

Smart farming is een datagestuurde benadering van teeltmanagement waarbij digitale technologie elke fase van de managementcyclus ondersteunt: meten en monitoren, analyseren en beslissen, en ingrijpen (1). Smart farming-technologieën maken deel uit van het bredere veld van landbouwtechnologieën; wat de aanpak kenmerkt, is hoe ze veldwaarnemingen koppelen aan beslissingen.

Precisielandbouw richt zich op het beheren van geschatte ruimtelijke en temporele variabiliteit (2). Smart farming bouwt hierop voort door ook in te spelen op realtime gebeurtenissen, zoals een weers- of ziektewaarschuwing (1). Automatisering en kunstmatige intelligentie zijn optioneel en geen vereisten om te beginnen.

Hoe pakt u smart farming aan?

Het startpunt is een managementvraagstuk, geen apparaat:

• Identificeer het probleem: Bepaal welke beslissing de hoogste kosten met zich meebrengt wanneer deze verkeerd uitpakt, zoals de timing van de irrigatie.

• Evalueer werkwijzen en data: Breng in kaart wat al wordt geregistreerd en wat nog ontbreekt.

• Selecteer hulpmiddelen: Koppel elke investering in smart farming aan een specifieke datalacune.

• Stel een besluitvormingsroutine vast: Spreek af wie de data analyseert, met welke frequentie en welke waarden tot actie aanzetten.

• Evalueer voor u uitbreidt: Vergelijk de resultaten aan het einde van het seizoen voordat u opschaalt.

Bij irrigatie tonen sensoren op verschillende dieptes hoe de wortelzone verandert: oppervlakkige metingen volgen de infiltratie, terwijl diepere metingen de uitputting van opgeslagen water in de ondergrond volgen (3). De teler weegt deze metingen af tegen de weersverwachting en het gewasstadium, beslist om al dan niet te irrigeren en controleert vervolgens hoe het bodemprofiel reageert.

Wat zijn de componenten van smart farming?

Smart farming-technologie functioneert als een keten, beginnend bij dataverzameling via sensoren, satellieten of handmatige waarneming (1). Connectiviteit verstuurt die data naar een platform, waar software deze opslaat en analyses de metingen vergelijken met agronomische normen om afwijkingen te signaleren (1). Vervolgens interpreteren mensen de uitkomsten en bepalen zij de maatregel; automatisering kan bepaalde handelingen uitvoeren, maar is optioneel. Een zwakke schakel, zoals een gebrekkige datakwaliteit of systemen die geen data kunnen uitwisselen, beperkt de waarde van de gehele keten (1).

Wat zijn de voordelen van smart farming?

Een belangrijk voordeel is de timing: veranderingen in de bodem- of gewasconditie worden zichtbaar zodra ze ontstaan, en niet pas bij het volgende veldbezoek. Gemeten data ondersteunt een betere timing van irrigatie en nutriëntentoediening, gerichte gewasmonitoring, planning op basis van historische gegevens en gestructureerde registratie voor traceerbaarheid.

Elk resultaat is contextafhankelijk. Resultaten hangen af van de datakwaliteit, een correcte plaatsing van de sensoren (3), een degelijke agronomische interpretatie en de lokale bodem en het klimaat. Het verzamelen van data op zich leidt niet tot waterbesparing of hogere opbrengsten; dat doen de beslissingen die ermee worden genomen.

Wat zijn de beste smart farming-hulpmiddelen?

De beste smart farming-hulpmiddelen sluiten aan op een duidelijk omschreven managementbehoefte. Criteria zijn onder meer de schaal van het bedrijf, de veldconnectiviteit, de compatibiliteit met bestaande systemen, het budget en de capaciteit van het team om te handelen op basis van de gegenereerde data.

Op IoT gebaseerde smart farming-hulpmiddelen

IoT-apparaten (Internet of Things) zijn geconnecteerde veldinstrumenten die automatisch metingen doorsturen. Weerstations registreren luchttemperatuur, relatieve luchtvochtigheid, neerslag en wind, wat input levert voor vorstbescherming, spuittiming en ziektedrukbeoordeling. Bodemvochtsensoren meten het watergehalte of de bodemvochtspanning op specifieke diepten in de wortelzone, wat de irrigatietiming ondersteunt.

Deze smart farming-apparatuur voert puntmetingen uit; de plaatsing bepaalt dan ook hoe representatief de data is. Mississippi State University Extension adviseert om sensoren te installeren op een locatie met het dominante bodemtype van het perceel, een representatief reliëf en een gemiddelde opbrengst (3).

Datagestuurde smart farming-software

Een smart farming-app brengt sensordata, veldregistraties en satellietbeelden samen in één overzicht, zodat trends in het bodemvocht kunnen worden afgelezen tegen de irrigatiegeschiedenis en de weersvoorspelling. Satellietmonitoring brengt vegetatie-indices zoals NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), een indicator voor de groeikracht van het gewas, in kaart over hele percelen.

NDVI kan de oorzaak van achterblijvende groei niet aanwijzen, en bewolking kan de beeldvorming onderbreken; afwijkingen worden daarom bevestigd via veldwaarnemingen (4). Beslissingsondersteunende software vertaalt het gecombineerde beeld vervolgens naar waarschuwingen, logboeken of adviezen.

Hoe ondersteunt Doktar smart farming?

Doktar structureert deze aanpak als een aaneengesloten keten van veldmeting tot besluitvorming. FieldStation meet bodemvocht en bodemtemperatuur op meerdere diepten, evenals luchttemperatuur en relatieve luchtvochtigheid, en stuurt deze metingen, waarschuwingen voor een laag bodemvochtgehalte en vorstwaarschuwingen door naar de Doktar App. De app combineert deze gegevens met op satellietbeelden gebaseerde gewasgezondheidskaarten die zones voor gerichte veldverkenning markeren, weerrisicowaarschuwingen en registraties van veldactiviteiten en teamtaken. Als smart farming-bedrijf combineert Doktar deze tools met agronomische expertise, zodat beslissingen bij de teler blijven en steunen op traceerbaar veldbewijs.

Veelgestelde vragen over smart farming

Hieronder volgen drie praktische vragen rond de implementatie.

Is smart farming geschikt voor kleinere landbouwbedrijven?

Dat kan zeker, mits de introductie stapsgewijs verloopt. Door te beginnen met één prioritaire beslissing, zoals de irrigatietiming op een perceel met een hoogwaardig gewas, blijven de initiële investeringen beperkt. De FAO wijst op connectiviteit, kennis en vaardigheden, infrastructuur en toegang tot financiering als randvoorwaarden voor ingebruikname, met name voor kleinschalige producenten (5).

Wat kost de implementatie van smart farming?

De kosten lopen te sterk uiteen om één enkel bedrag te noemen. De belangrijkste kostenposten zijn hardware, abonnementen, installatie, connectiviteit, onderhoud en training van het personeel. Een praktische afweging is of een hulpmiddel beslissingen vaak genoeg verbetert om de totale operationele kosten te rechtvaardigen, en niet alleen de aanschafprijs.

Kan smart farming helpen het water- en meststoffengebruik te verminderen?

Het kan hieraan bijdragen, maar reducties zijn niet gegarandeerd. Bodemvochtdata maakt het mogelijk om te irrigeren op basis van gemeten omstandigheden in de wortelzone in plaats van volgens een vast schema. Daarnaast informeert bodemanalyse over de meststofbron en -gift, wat – in combinatie met een timing en toediening afgestemd op de gewasbehoefte – de basis vormt van het 4R-nutriëntenbeheer (6). De daadwerkelijke besparingen hangen af van de huidige praktijk, de bodem en het klimaat.

Smart farming levert resultaat op wanneer meting, interpretatie en actie als één routine verlopen. Het geïntegreerde portfolio van veldhardware en bedrijfsmanagementsoftware van Doktar is ontworpen om die routine elk seizoen te ondersteunen.

Referentie(s):

(1) Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.-J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023

(2) International Society of Precision Agriculture. (2019, July). ISPA official definition of precision agriculture. ISPA Newsletter, 7(7). https://ispag.org/site/newsletter/?id=90

(3) Rix, J., Lo, H., Gholson, D., & Henry, M. (2024). Irrometer Watermark series: Location selection (Publication 3539). Mississippi State University Extension Service. https://extension.msstate.edu/publications/irrometer-watermark-series-location-selection

(4) Mulla, D. (2020, December 29). Trends in satellite remote sensing for precision agriculture. Crops & Soils, 54(1). American Society of Agronomy, Crop Science Society of America and Soil Science Society of America. https://www.sciencesocieties.org/publications/crops-soils/2021/january-february/trends-in-satellite-remote-sensing-for-precision

(5) Food and Agriculture Organization of the United Nations. (2022). The State of Food and Agriculture 2022: Leveraging agricultural automation for transforming agrifood systems. Key messages. FAO. https://www.fao.org/3/cb9479en/online/sofa-2022/key-messages.html

(6) Liu, G., Morgan, K. T., Li, Y., Zotarelli, L., Wang, Q., & DeValerio, J. (2015). What is 4R nutrient stewardship? (HS1264). UF/IFAS Extension. https://doi.org/10.32473/edis-hs1264-2015