Inzicht van Boven, Controle op de Grond.
Precisielandbouw in de Praktijk: Onze Methode voor Maximale Opbrengst
Twee Weken Voorsprong: Zo Maximaliseren Wij Uw Opbrengst
Van Drone tot Rendement: Onze Stappen naar Datagedreven Precisielandbouw.
Bij het optimaliseren van uw gewasgroei laten we niets aan het toeval over. Wij geloven in de kracht van data om uw landbouwbeslissingen te transformeren. We combineren geavanceerde drone-technologie met waardevolle satellietgegevens om een ongeëvenaard en toekomstgericht inzicht in de gezondheid van uw veld te krijgen.
Dit is hoe wij de basis leggen voor precisielandbouw, met een focus op vroegtijdige interventie en efficiëntie.
Stap 1: De Drone-Scan met de Multispectrale Camera
Onze data-gedreven aanpak begint met een gedetailleerde vlucht over uw perceel. Hiervoor gebruiken we een drone uitgerust met een speciale multispectrale camera.
Wat is een Multispectrale Camera?
Een multispectrale camera is een gespecialiseerde sensor die licht in meerdere, specifieke golflengtebanden vastlegt, in plaats van alleen de drie (rood, groen, blauw) die een standaardcamera gebruikt. Het cruciale element is de opname van licht in de nabij-infrarood (NIR) band. Planten weerspiegelen licht in deze band heel anders dan in het zichtbare spectrum. Door dit te meten, kunnen we data verzamelen die essentieel is voor het beoordelen van de plantgezondheid en de vitaliteit.
Stap 2: Het Bepalen van de Vegetatie-Indexen
Uit deze gedetailleerde multispectrale beelden halen we direct verschillende vegetatie-indexen. Dit zijn wiskundige berekeningen die de mate van fotosynthetische activiteit en andere fysiologische kenmerken van de planten kwantificeren.
Enkele indexen die wij uit de drone-data halen, zijn:
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
LCI (Leaf Chlorophyll Index)
Deze en andere indexen geven ons een direct en objectief inzicht in de toestand van het gewas. Wij zullen deze specifieke indexen later in detail toelichten in een apart bericht om hun relevantie volledig uit te leggen.
Het Grote Voordeel: Vroegtijdige Stressdetectie (Twee Weken Voorsprong!) ⏱️
De ware winst van deze analyse is de mogelijkheid om problemen te zien voordat ze zichtbaar zijn.
Gewassen ervaren fysiologische stress (door watertekort, ziekte of voedingstekorten) lang voordat dit leidt tot zichtbare verkleuring of groeivertraging. De stress begint met een subtiele verandering in de manier waarop de plant het licht in het NIR-spectrum reflecteert.
Onze multispectrale camera’s vangen deze vroege veranderingen op. Dit betekent dat we stress in uw gewas kunnen opsporen tot wel twee weken voordat de eerste visuele symptomen met het blote oog te herkennen zijn! Deze cruciale voorsprong stelt u in staat om snel en proactief in te grijpen, schade te minimaliseren en uw opbrengst te maximaliseren.
Stap 3: De Kracht van Combinatie: Drone- en Satellietdata
Om een nog completer en robuuster beeld te krijgen, stoppen we niet bij de drone-data. We halen ook satellietgegevens op van uw perceel.
De samenvoeging van de extreem hoge resolutie drone-data met de grotere schaal van de satellietbeelden stelt ons in staat om nog complexere en nuttigere berekeningen uit te voeren. Door deze data te combineren, berekenen we onder andere de NDMI (Normalized Difference Moisture Index). De NDMI is een essentiële index die waardevolle informatie geeft over het vochtgehalte in de vegetatie, wat cruciaal is voor een efficiënt beheer van irrigatie.
De Oogst: Actiegerichte Inzichten
Het resultaat van dit zorgvuldige, driedelige proces is een reeks gedetailleerde, actiegerichte kaarten. Deze kaarten geven u precies aan:
Waar uw gewas stress ervaart (en waarom)
Hoe de waterhuishouding in het veld is
Welke zones extra bemesting of behandeling nodig hebben
Wij vertalen geavanceerde luchtfotografie en ruimtedata naar praktische, winstgevende beslissingen voor uw bedrijf. U beschikt over de informatie om gerichter te spuiten, efficiënter te irrigeren en problemen op te lossen voordat ze kosten!
NDVI:
De NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is een cruciale indicator voor de plantgezondheid, berekend op basis van de mate waarin planten licht reflecteren in de Nabij-Infrarood (NIR) en Rode spectrale banden. Gezonde, actieve planten hebben een hoge NDVI-waarde (dichtbij +1), terwijl ongezonde planten of kale grond lagere waarden hebben. Met deze index kunnen we variaties in groei en vitaliteit binnen een veld nauwkeurig in kaart brengen, waardoor u in staat bent om problemen tot wel twee weken eerder te detecteren dan met het blote oog en zo te zorgen voor gerichte en efficiënte precisielandbouw.
NDMI;
De NDMI (Normalized Difference Moisture Index) is een essentiële index die wordt gebruikt om het vochtgehalte in de vegetatie en de bodem te kwantificeren. Het wordt berekend op basis van de reflectie van licht in de Nabij-Infrarood (NIR) en de Kortegolf-Infrarood (SWIR) spectrale banden. Gezonde planten met een hoog vochtgehalte absorberen meer SWIR-licht en hebben een hogere NDMI-waarde (dichter bij +1), terwijl droge of gestreste vegetatie lagere waarden vertoont. Door de NDMI te gebruiken, kunnen we waterstress in een vroeg stadium nauwkeurig opsporen en in kaart brengen. Dit is cruciaal voor een efficiënt en gericht irrigatiebeheer, waardoor waterverspilling wordt verminderd en de gewasgezondheid wordt geoptimaliseerd.
LCI;
De LCI (Leaf Chlorophyll Index) is een vegetatie-index die direct gekoppeld is aan de hoeveelheid chlorofyl in de bladeren van het gewas, wat essentieel is voor fotosynthese en daarmee de plantgezondheid. De index wordt berekend op basis van specifieke golflengtes om de mate van lichtabsorptie door chlorofyl vast te stellen. Een hogere LCI-waarde duidt op een gezonde concentratie van bladgroen en een goede stikstofvoorziening. Door de LCI te meten, kunnen we voedingsstoffentekorten (vooral stikstof) in een zeer vroeg stadium signaleren, nog voordat er visuele symptomen zijn. Dit stelt u in staat om precies de juiste hoeveelheid meststof toe te dienen op de juiste plekken, wat leidt tot een efficiënter gebruik van middelen en een geoptimaliseerde opbrengst.
Enkele indexen
Met behulp van de drone-data in Pix4Dfields kunnen wij een uitgebreide reeks vegetatie-indexen genereren. Deze formules vertalen ruwe lichtmetingen naar praktische, actiegerichte informatie voor uw veldmanagement:
1. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
Relevantie: Zeer hoog. Dit is de standaard voor algemene gewasmonitoring.
Wat het Meet: De fotosynthetische activiteit, biomassa en algemene gewasbedekking.
Wanneer te Gebruiken: Gedurende het hele groeiseizoen. Essentieel voor vroege stressdetectie en het bepalen van de totale vitaliteit.
De Meerwaarde voor U: Biedt een robuuste, snel te interpreteren maatstaf voor de algehele plantgezondheid.
2. LCI (Leaf Chlorophyll Index)
Relevantie: Hoog. Directe focus op de voedingsstoffenbalans (stikstof).
Wat het Meet: De concentratie van chlorofyl (bladgroen) in het blad.
Wanneer te Gebruiken: Tijdens de vegetatieve fase, wanneer stikstofbemesting cruciaal is.
De Meerwaarde voor U: Signaleert stikstoftekorten in een vroeg stadium, waardoor u gerichte en efficiënte precisiebemesting kunt uitvoeren.
3. NDRE (Normalized Difference Red Edge)
Relevantie: Hoog. Uitstekend voor het analyseren van volgroeide, dichte gewassen.
Wat het Meet: De vitaliteit en chlorofylstatus met behulp van de ‘Red Edge’ band.
Wanneer te Gebruiken: Vanaf het midden tot laat in het seizoen, wanneer de gewasbedekking dicht is.
De Meerwaarde voor U: Nauwkeuriger dan NDVI in dichte luifels, omdat het dieper in de bladmassa kan meten. Dit helpt bij het monitoren van gezondheid en veroudering.
4. GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index)
Relevantie: Gemiddeld. Een goed alternatief voor NDVI bij bepaalde gewassen.
Wat het Meet: Gevoelig voor het watergehalte in de vegetatie en de chlorofylniveaus.
Wanneer te Gebruiken: Kan het hele seizoen gebruikt worden als aanvulling op NDVI om trends te bevestigen.
De Meerwaarde voor U: Wordt bij sommige gewastypen beschouwd als een betere voorspeller voor de stikstofopname en -efficiëntie van de plant.
5. TGI (Triangular Greenness Index)
Relevantie: Gemiddeld. Richt zich op de zichtbare kleur van het gewas.
Wat het Meet: Schat de bladgebiedindex en de chlorofylconcentratie op basis van de drie zichtbare banden (Rood, Groen, Blauw).
Wanneer te Gebruiken: Vroeg in het seizoen of wanneer u een snelle, visuele inschatting van de ‘groenheid’ van het gewas nodig heeft.
De Meerwaarde voor U: Handig voor het eenvoudig bijhouden van de groeifase en het in kaart brengen van zichtbare kleurverschillen.
6. NDMI (Normalized Difference Moisture Index)
Relevantie: Hoog. Cruciaal voor waterbeheer.
Wat het Meet: Het vochtgehalte in de vegetatie en de bodem.
Wanneer te Gebruiken: Tijdens droge periodes of in geïrrigeerde teelten. (Let op: Dit vereist vaak een combinatie van drone- en satellietdata).
De Meerwaarde voor U: Essentieel voor irrigatiemanagement. Het identificeert waterstress voordat de plant visuele schade oploopt.
7. MCARI (Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index)
Relevantie: Gemiddeld. Nuttig bij een lage gewasbedekking.
Wat het Meet: De hoeveelheid chlorofyl, terwijl de invloed van de achtergrondbodem wordt verminderd.
Wanneer te Gebruiken: Vroeg in het seizoen of op percelen met een lage gewasbedekking.
De Meerwaarde voor U: Helpt bij het schatten van de chlorofylniveaus in de beginfase zonder dat de kale bodem de meting verstoort.
8. VARI (Visible Atmospherically Resistant Index)
Relevantie: Gemiddeld. Voor het snel onderscheiden van plant en bodem.
Wat het Meet: De hoeveelheid plantmateriaal ten opzichte van kale grond, voornamelijk met behulp van de zichtbare (RGB) banden.
Wanneer te Gebruiken: Wanneer u een nauwkeurige scheiding wilt maken tussen plantenpixels en bodempixels (bodemmaskering).
De Meerwaarde voor U: Biedt een snelle methode om het effect van de bodem uit de analyse te filteren en zich volledig op het gewas te richten.