Precisiefruitteelt: waar staan we vandaag?

Deze inhoud is enkel voor abonnees. Je kan dit artikel lezen door hier in te loggen. Heb je nog geen account en wil je je graag abonneren op Fruit? Ontdek hier de mogelijkheden.

Precisielandbouw

Precisiefruitteelt: waar staan we vandaag?

Telers die aan precisielandbouw doen, zetten enkel middelen in waar, wanneer en zoveel als effectief nodig is. Ze behalen een maximale opbrengst, met een minimale inspanning en input, doordat ze rekening houden met de variaties in tijd en ruimte op perceelniveau.

----------------------------------

Deze inhoud is enkel voor abonnees.

Je kan dit artikel lezen door hier in te loggen.

Heb je nog geen account en wil je je graag abonneren op Fruit? Ontdek hier de mogelijkheden.

Wat betekenen drones en bodemscans voor de fruitteelt? Welke gegevens zijn relevant? Hoe voer je als teler variabele maatregelen uit? En is het de moeite om erin te investeren? pcfruit onderzocht het in Intelligenter Fruit Telen en bracht precisiefruitteelt een grote stap dichter naar de praktijk en teler.

Drones

Precisiefruitteelt begint met de variaties in het perceel in kaart te brengen. Dat kan je eenvoudig doen m.b.v. drones. Maar welke informatie haal je er precies uit en hoe moet je die interpreteren?

Om de teler en de dronepiloot daarin bij te staan, automatiseerden we samen met VITO het proces om ruwe dronebeelden om te zetten in interpreteerbare kaarten met gewasindices per boom. Een eerste interessante gewasindex is de ‘NDVI’. Die is gerelateerd met de groei en gezondheid van de boom en kan je gebruiken om taakkaarten voor bv. variabele wortelsnoei en bemesting aan te maken. Bovendien bestaat er mogelijk een verband tussen de NDVI en het stikstofgehalte van de vruchten.

Uit dronebeelden die je maakt tijdens volle bloei kan je dan weer de bloesemintensiteit berekenen. De bloesemintensiteit geeft een eerste indicatie van de potentiële opbrengst en kan dienen als basis voor taakkaarten voor variabele chemische dunning. Door de bloesemintensiteit te combineren met twee bijkomende dronevluchten doorheen het seizoen kunnen we bovendien de opbrengst voorspellen (Fruit 13, 2021).

Tenslotte zagen we op één van de proefpercelen een verband tussen de ‘NDRE’-index en de efficiëntie van het irrigatiesysteem (Figuur 1). De NDRE is een indicator voor droogtestress en kan je gebruiken om variabele irrigatiesystemen te dimensioneren (Fruit 9, 2021).

Figuur 1 – De NDRE berekend per boom uit dronebeelden toont de variatie tussen verschillende irrigatieblokken.

Bodemscans

Naast drones zijn ook bodemscans een goede manier om boomgaarden in kaart te brengen. Hoewel bodemkaarten reeds veel informatie geven, kan je met een bodemscan meer details verkrijgen en verschillende zones precies afbakenen.

Twee types bodemscan, de Veris-scan (Agrometius) en de EMI-scan (Soilmasters), meten de elektrische geleidbaarheid (EC) van de bodem. Die blijkt vaak een grote invloed te hebben op opbrengst en vruchtkwaliteit. Omdat verschillende factoren de EC beïnvloeden, moeten we het resultaat echter zorgvuldig interpreteren. Vervolgens kan de bodemscan de basis vormen voor verschillende variabele teeltmaatregelen zoals variabele bemesting of bekalking.

Variabele teeltmaatregelen

Wanneer de ruimtelijke variatie in het perceel gekend is, kunnen we precisiefruitteelt toepassen door teeltmaatregelen variabel uit te voeren. Zo testten we tijdens het project o.a. variabele irrigatie, dunning en snoei in verschillende perenboomgaarden.

Bij variabele irrigatie o.b.v. bodemvochtsensoren stemden we de hoeveelheid water beter af op de behoefte van de plant. Op korte termijn waarborgden we zo de opbrengst en zagen we positieve invloeden op de kleur en het suikergehalte van de peren (Fruit 9, 2021). Op langere termijn verwachten we een vermindering van de snoei- en dunningskosten door de scheutgroei en het aantal bloembotten beter onder controle te houden.

Bij de variabele snoei zagen we in het droge jaar 2020 een duidelijke stijging van de gemiddelde vruchtmaat en de verkoopprijs (Fruit 13, 2022). Hoewel het variabel uitvoeren van handmatige snoei in de praktijk moeilijk uitvoerbaar is, zijn de projectresultaten toch veelbelovend m.b.t. mechanische snoei of wortelsnoei. Die laatste kan je nu al variabel aansturen o.b.v. taakkaarten gegenereerd uit dronebeelden van het voorgaande seizoen.

Omwille van onvoldoende werking van het gebruikte dunningsmiddel kon de meerwaarde van variabel chemisch dunnen nog niet bewezen worden (Fruit 13, 2022). Onder de juiste omstandigheden (hoger aantal bloembotten) verwachten we echter een betere werking en een groot potentieel voor variabele chemische dunning om het aantal vruchten en daarmee de vruchtmaat en de verkoopprijs te optimaliseren volgens het aantal bloembotten per boom.

Economische analyse

Door het variabele perceelbeheer te vergelijken met het gangbare, uniforme perceelbeheer, konden we de terugverdientijd voor de fruitteler analyseren en de hulpbronefficiëntie bepalen. Uit die analyse blijkt dat precisiefruitteelt vooral interessant is voor grotere percelen (min. 10 ha) met veel variatie in groei, opbrengst en/of kwaliteit. Daar kan je namelijk het grootste verschil verwezenlijken t.o.v. de gangbare teeltmethodes.

Variabele wortelsnoei en chemische dunning kunnen ook meerwaarde bieden op kleinere percelen. Daar is het weliswaar aan te raden samen te werken met een loonwerker die beschikt over de nodige GPS- en precisietechnologie. Om variabele irrigatie rendabel te houden, moet je het aantal sensorsystemen bovendien beperken en de sensorlocaties zorgvuldig uitkiezen. Daarbij kan pcfruit je helpen!

Meer info
Wil je meer weten over de projectresultaten? Neemdan een kijkje in de rapporten via www.pcfruit.be/nl/intelligenter-fruit-telen of neem
contact op via joke.vandermaesen@pcfruit.be.

Dit onderzoek wordt gefinancierd binnen het Interreg V programma Vlaanderen-Nederland, het grensoverschrijdend samenwerkingsprogramma met financiële steun van het Europees Fonds voor Regionale Ontwikkeling, provincie Limburg en BELSPO.

Kaart-module in de EVA-app

Om precisiefruitteelt korter naar de praktijk te brengen, ontwikkelden we tenslotte een online dashboard dat we integreerden als Kaart-module in de EVA-app (Figuur 2). Zo heeft de teler gratis toegang tot o.a. bodemkaarten en satellietbeelden, kan hij met enkele clicks de resultaten van bodemscans en dronevluchten bekijken en al die gegevensbronnen in één toepassing met elkaar vergelijken.